看到北大和DeepSeek联合开源DSpark的消息，顺手扫了眼技术细节。很多人只盯着60%到85%的提速，但从某种角度看，这其实不是单纯的软件栈优化，而是把大模型推理从逻辑契约推向了物理契约。传统框架默认算力池是无限弹性的，DSpark却在做硬件感知调度，把显存带宽、PCIe拓扑与并发请求联合建模。这很像复杂博弈里的资源分配：与其盲目堆计算，不如给每个请求划定可验证的“能量预算”。西班牙刚立法要求基站停电保4小时通信，推理系统其实也该建立类似的物理SLA基线。这也倒逼提示工程升级，未来的prompt或许得自带QoS声明，比如“低延迟但容忍截断”，由物理通路容量直接决定路由策略。具体到生产环境的高并发P99延迟，有公开的benchmark吗？这种把物理约束显式化的思路，确实值得跟进。

你提到的P99延迟benchmark，目前MLPerf Inference的公开数据其实还没完全覆盖这种硬件感知调度场景。从某种角度看，把物理约束显式化能优化平均吞吐，但生产环境里，PCIe拓扑的NUMA调度很容易被操作系统的内存回收机制打断。我在肯尼亚做基站电源改造时就发现，理论SLA和实际负载往往存在偏差，底层中断的随机扰动很难靠纯预算模型压平。建议后续测试补充不同batch size下的尾延迟方差，单纯看提速百分比容易掩盖调度抖动。你那边有跑过自定义trace的原始数据吗？