推理编排
动态交互式推理编排
请求级路由 + 批处理合并，把零散小请求聚合成大 batch，降低单位调用成本。
- 连续批处理：吞吐提升 2.6 倍
- KV 缓存复用：命中率 61%
- 冷启动预热池：首包 180ms 内
单次对话成本0.004 元
02
成本可视化面板
单位：千 GPU 分钟 / 月成本不是账单月底才知道的事。把训练、微调、推理三条链路的开销拆到小时粒度，异常任务在 15 分钟内被标记并降级，避免“跑完才发现贵”。
三类负载的算力开销走势
柱高为当月累计开销，第三列为优化后的推理链路。
优化前基线
优化后实测
0.42 元千 Token 推理单价（原 0.68 元）
71 %闲置算力回收率
23 %显存碎片浪费占比（目标 ≤10%）
15 min异常开销触发告警的时延
03
核心能力
模块化设计 · 按需计费三块能力各自独立计价、独立扩缩容，避免为用不到的功能买单。每块都给出可核对的价值口径。
推理编排
训练微调
断点续训与预算闸门
给每个训练任务设置算力预算上限，超支自动暂停并保留 checkpoint，杜绝失控消耗。
- checkpoint 间隔 10 分钟可调
- LoRA 微调显存占用降 43%
- 抢占式实例占比 60%
微调 7B 模型约 210 元/轮
可观测
全链路成本追踪
从 API 网关到 GPU 内核打同一 trace id，一次请求的成本可拆到算子级别。
- trace 采样率可设 1%–100%
- 指标落库延迟 < 8 秒
- 成本归因到团队/项目维度
排障平均耗时从 3 小时到 25 分钟
04
客户评价
来自真实成本口径“把推理网关换成连续批处理后，同样 QPS 下我们退掉了 1/3 的常驻卡。月度账单从 96 万降到 59 万，运维没有加班。”
周工 · 智能客服平台架构负责人
“预算闸门救过一次事故：一个数据管道写错导致重复训练，任务在第 4 轮被自动暂停，只多花了 600 多元。”
林工 · 视觉算法团队算法负责人
“成本能按项目拆开之后，我们把三个低价值实验下线，预算挪给了核心搜索模型，效果两周内就看到了。”
沈工 · 内容推荐平台技术负责人
05
最新动态
平台能力与成本口径更新
平台更新
成本归因报表升级：支持按团队、任务、算子三层下钻
新增算子级成本视图，可以把一次推理拆到 attention、FFN、采样三段，帮助定位“贵在哪个环节”。同一 trace id 贯穿网关、调度与内核，报表默认保留 30 天明细、365 天聚合。
06
关键数据条
接入前后对比口径-38%千 Token 推理单价降幅
2.6×批处理带来的吞吐提升
79%GPU 平均利用率（原 52%）
25 min成本异常平均定位耗时
07
落地清单
6 条可执行动作按顺序执行，通常 2 周内可看到第一笔成本下降。每一步都给出可核对的量化目标，达不到就回看参数。
1
先埋点，再优化
在网关层统一注入 trace id，覆盖 ≥95% 的请求；缺 trace 的请求单独计数并按周清零。避坑：不要只在业务侧打点，否则调度层开销无法归因。
目标：trace 覆盖率 ≥95%
2
打开连续批处理
把最大 batch token 设为 4096–8192，等待窗口 8–15ms；先灰度 10% 流量，观察 P99 首包延迟，若升高超过 30ms 就把窗口减半。
目标：吞吐 ≥2×，P99 首包 ≤300ms
3
设置算力预算闸门
给每个训练任务设硬上限（如 5000 卡时），到 80% 触发提醒、100% 自动暂停并落 checkpoint。避坑：闸门必须独立于任务进程，否则任务自己改配置就绕过了。
目标：失控任务 0 起，异常损失 -90%
4
把长尾小请求聚起来
对 QPS < 5 的接口启用请求合并 + 结果缓存，缓存 TTL 取 60–300 秒；命中率低于 40% 说明键设计过细，需合并维度。
目标：缓存命中率 ≥55%，单价再降 20%
5
治理显存碎片
每天跑一次碎片巡检，把 碎片率 >15% 的节点摘出重建；使用固定形状的输入桶（3–5 档）替代动态形状，减少重编译。
目标：碎片浪费 ≤10%，利用率 ≥75%
6
每月做一次成本复盘
按项目维度出报表，把 单次调用成本 > 均值 1.5 倍 的接口列入下月优化清单；连续两月无增长价值的实验直接下线，预算转投高价值链路。
目标：有效算力占比逐月 +5%