Qwen3-Coder-480B-FP8
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明玕科技发布超越基准测试的GPU平台验收框架
明玕科技已开发出一个全面的GPU计算平台验收框架，该框架超越了标准的基准测试。该框架弥补了基准测试性能与实际集群推理之间的差距，强调了验证显存容量、互连带宽和存储系统的必要性。该过程包括基线性能测试、实际工作负载下的加速效果验证以及严格的72小时稳定性压力测试，以确保可靠性。
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KV Cache预取大幅降低LLM推理延迟
一种新的KV Cache数据预取策略已被开发出来，显著降低了大模型推理期间的存储延迟。该方法在明心FX100上使用480B模型进行了测试，推理吞吐量提高了40%，首个token的生成时间缩短了32%。该策略涉及在计算单元需要KV Cache块之前，将其从存储加载到更快的内存层级，这是随着上下文窗口扩展并超出GPU高带宽内存（HBM）容量而进行的关键优化。与KV Cache数据未命中时重新计算相比，这种方法提供了8.6倍到20倍的显著加速。
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明玕 FX100 通过 KV Cache 复用提升 LLM 推理性能 · 追踪 2 个来源
明玕 FX100 在大型语言模型的多轮对话场景中展现了显著的性能提升。通过实施 KV Cache 复用策略（即将先前对话轮次的键值张量缓存起来，避免重新计算），该系统实现了 29-40% 的吞吐量提升和 26-32% 的首个 token 时间缩减。这些提升在冷启动或冷恢复情况下尤为显著，与重新计算整个历史记录的基线相比，系统可以将推理速度提高高达 20 倍。
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AI推理卡将数据库查询延迟降低高达32%
一项新研究强调了国内AI推理加速卡（特别是明心FX100）如何显著提高实时数据库查询性能。通过优化存储访问路径和缩短模型加载时间，这些卡可以将首个token延迟降低高达32%，模型加载时间缩短高达9倍。这些改进在AMD MI308X和华为Ascend 910B平台上均得到验证，表明AI驱动的实时数据库中的瓶颈正从计算转向存储访问，尤其是在处理大型模型时。
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KV 缓存分层可提升 LLM 推理速度并降低成本
一种管理大型语言模型推理中 KV 缓存的新方法建议将其视为暖存储层内的高频访问子集，而不是传统的冷热层。这种策略，对于 Qwen3-Coder-480B-FP8 等长上下文模型尤其重要，涉及使用专用的加速层，例如 Mingxin FX100 NVMe-oF 阵列。实测结果表明，这种分层可以将吞吐量提高高达 40%，并将首次令牌延迟时间缩短 30% 以上，从而解决了 LLM 推理中的一个关键瓶颈。