Agent 部署遇阻：I/O 瓶颈致 GPU 算力闲置
AccBalanced · x · 2026-07-31
随着 AI Agent 的规模化部署，系统的性能瓶颈已从纯计算转移到了存储和网络 I/O 上。从 Ampere 到 Blackwell 架构，由于算力（FLOPS）的增长速度远超网络带宽和内存容量，I/O 与计算的比例大幅下降了 14.4 倍。
在 Agent 的实际运行中（如平均 157 轮、32.7k token 上下文的编码任务），长前缀缓存命中率极高，导致工作负载从生成新状态转变为频繁读取 KV 缓存。这使得单节点的存储网卡成为了性能瓶颈，造成 GPU 算力的严重闲置。
为应对此问题，NVIDIA 推出了 CMX 技术方案，将缓存扩展至 NVMe 存储并支持会话持久化，目前已有十家存储厂商宣布支持该规范。
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