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凤凰网科技讯 8月24日，摩尔线程正式发布《MTT S5000 Prefill-as-a-Service技术白皮书》，基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，提出Prefill-Decode异构解耦方案，面向AI Agent、代码生成、超长文档分析等长上下文推理场景，旨在破解推理成本瓶颈。
    
    　　坎宁安解释，休赛期他确实会和联盟其他球员通电话，但双方交流内容只围绕篮球战术、赛场心得，属于球员之间很平常的私下沟通。白皮书指出，大模型输入上下文规模进入百K至1M级别后，Prefill（预填充，计算密集型）与Decode（解码，访存密集型）在同一资源池混跑造成结构性算力错配。解决方案是将二者彻底解耦，分别运行在各自最契合的硬件资源池上，实现单位Token基础设施成本大幅下降。他表示完全不清楚相关招募报道的消息来源，自己从未对外透露过和哪位球员私聊，也不认同报道里的全部内容。MTT S5000硬件特性与Prefill任务高度契合：提供高稠密算力压缩首字时延，原生支持FP8全精度计算，并全面兼容CUDA及PyTorch、vLLM等主流推理框架。他现阶段所有重心都放在活塞身上，一心希望球队整体实力稳步提升。实测数据显示，在64K上下文场景下，单机Prefill吞吐达95,920 tok/s，按智谱API定价测算，满负载下单机月收入可达64.6万元；400K极限长序列场景TPM达2.6MTokens，吞吐平稳可控。
    
    　　谈及球队阵容运作，坎宁安补充道：“如果有球员主动愿意来到活塞打球，那对我们而言自然是优质补强。摩尔线程表示，大模型产业竞争下半场本质上是推理效率与商业回报的较量，该方案旨在帮助企业在万亿参数与Agent时代降低总拥有成本。但我不会掺和管理层繁杂的人员调整工作，我的任务是和队内队友磨合，让每个人都清楚自身赛场职责、打出匹配球队体系的比赛。完整白皮书已在官网发布。