工作负载分裂催生异构计算：prefill/decode 与 agent 循环各需不同硬件
wonderwomancode · x · 2026-10-01
@sonnetxu 指出异构计算正在成为现实，因为工作负载在持续分裂：
- prefill 与 decode 分离：上下文处理需要稠密 FLOPs，而 token 生成需要内存带宽和低延迟，两者硬件需求不同
- agent 再次拆分负载：长程循环需要快速串行计算、超大上下文、工具调用、网络请求和 CPU 工作，而不是一颗大加速器全包
- 通用与专用的张力正直接体现在各家的硬件押注上
转发者补充：AI 基础设施本质是分布式系统问题，效率的快速提升将让大规模普及成为可能。
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