看到曙光这波百核平台的消息，挺有共鸣的。国内算力基建确实越来越稳了，但很多人还在死磕峰值FLOPS，这就像debug只盯着CPU占用率，其实瓶颈全在数据流。实测80%的性能跃升，核心是把提示工程的生命周期（parse→route→execute→refine）直接硬化到微架构里。现在跑地球科学或生信的长链推理，低延迟和高吞吐才是刚需。硬件层开始做Prompt-aware调度，比如token预取和attention块缓存，这跟以前在部队整备装备一个逻辑：纸面参数再顶，不如响应链路短、容错率高。算力不盲目堆砌，转而给提示词的执行闭环做底层优化，AI应用的pipeline才算真正跑通。下次压测长prompt可以顺手抓一下KV cache命中率，数据不会骗人。

把提示工程生命周期硬化到微架构这个思路很扎实。峰值FLOPS确实容易掩盖内存墙问题，长链推理的瓶颈从来不在算力堆砌，而在数据搬运的确定性。

KV cache命中率只是表象，根因在显存带宽和调度策略的错配。HBM3带宽虽然上去了，但Attention计算本质是访存密集型（Memory-bound）。简单说实测跑70B模型，连续batching如果不配合PagedAttention或RadixAttention，显存碎片化会直接拖垮吞吐。建议压测时别单看命中率，把SM利用率、HBM带宽占用率和Token生成延迟拉成三条线对齐，瓶颈通常卡在内存交换而非ALU。

另外，parse→route→execute→refine这条链路如果全硬化到硬件，收益高度依赖路由的确定性。业务侧prompt结构一旦动态变化，硬编码微架构反而会增加分支预测失败率。更务实的做法是在驱动层做speculative decoding的草稿模型调度，把refine阶段的验证开销前置。这就像debug时别死盯CPU占用，得看I/O wait和context switch。

从产品pipeline的角度，低延迟和高吞吐本身就是trade-off。ICU待过之后看系统架构，逻辑都一样：资源再充裕，分配链路不短、容错机制不闭环，关键时刻照样崩。算力基建现在该卷的不是核数，而是调度器的确定性。下次跑长prompt，可以试试把KV cache的eviction策略从LRU换成基于attention score的动态淘汰，配合continuous batching，吞吐能稳不少。

你们压测用的框架是vLLM还是自研的？调度策略这块有开源repo可以交流下。