作者：智能相對論
如今，人工智能發展迅猛，大模型更是成為推動AI技術進步的“引擎”。然而，隨著模型參數量的激增，算力需求也呈指數級增長，如何高效、低成本地運行大模型成為行業面臨的共同挑戰。
以DeepSeek R1滿血大模型為例，其參數量高達6710億，由于其采用了前沿的MLA注意力機制、共享專家和路由專家共同組成的混合專家（MoE）架構，在提升推理效能方面成果顯著，但是企業在實際應用過程中，對大模型的性價比有著更為極致的追求。
近日，超聚變FusionOne AI大模型一體機通過軟硬協同，深度調優，成功打破了H20運行DeepSeek滿血大模型的性能天花板。在模擬問題對話場景（上下文序列長度1K/1K）下，僅需1臺FusionServer G8600搭載8張H20硬件，即可流暢運行DeepSeek R1滿血版，支持1024并發訪問數，總吞吐量高達6335 token/s，性能領先業內H20方案60%。其中，TPOT（Time per Output Token）時延相比業內H20方案減少40%，單臺FusionOne AI大模型一體機即可支撐數千人規模企業使用，將單機H20運行大模型的性能推向新高度。
軟硬協同調優，打破 H20 性能天花板
算力釋放，顯存最優分配：通過內核優化，提升顯存空間利用率20%，KV cache池使用率提升至93%，保障模型參數、過程KV高效運行數據、模型并行調度：通過DP數據并行、TP模型張量并行技術，調度多卡分布式并行計算，提升token產生的吞吐效率50%，有效提升計算效能推理任務切片混合調度：Prefill階段（首token輸出階段任務）長文本切片, 加速初始內容生成速度，同時在每個切片計算過程中，混合調度Decode任務（后續token迭代生成任務）并行運行, 無需串行等待，提高資源利用率，降低TTFT（Time to First Token）和TPOT（Time per Output Token ）。
超聚變FusionOne AI大模型一體機以極致成本、性能躍升的雙重突破，大幅降低DeepSeek-R1 671B模型的部署門檻，以普惠形態讓更多企業和科研機構能夠輕松應用。未來，超聚變將持續加大研發投入，聚焦AI算力優化與應用拓展，加速企業AI應用落地。
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