230 次实验实测：Agent 集群优化 LLM 推理的 8 条结论
jiayq · x · 2026-10-29
作者基于自己团队对 DeepSeek 4.1 Flash 的一手优化经验（单步 2.41ms、生成速度达 2300 tok/s，agent 任务稳定约 1800 tok/s）总结 8 条结论：
- 超一半收益不来自 kernel：配置、计算图、launch 顺序等端到端系统层面优化占 50% 以上，kernel 已是红海。
- MegaKernel 可能是伪命题：在 NVIDIA GPU 上把小算子粘进现有 kernel、或把多个小 kernel 融合成中型 kernel 收益最大；但 vLLM 在 TPU 上用 megakernel 效果不错，可能仅限 NVIDIA 场景。
- KernelBench ≠ 真实服务：隔离测试正向的 kernel 端到端可能为负；目前还没有能准确建模计算+访存混合延迟的模拟器。
- 验证至关重要：定义好数值测试与端到端质量评估后，agent 可长时间自主运行；230 个提案中 94 个被验证有效，人工只负责加机器、防 token 超限、提高信用卡额度。
- 收敛速度是关键，算力开销（4c）很真实；低并发下 SASS 汇编级改写收益小，瓶颈在等内存。
- 下一步最大收益在分布式服务栈：遥测、不打扰生产流量的 A/B 测试等 SRE 能力，类似传统推荐系统打法。
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