大模型推理太烧钱？海光DCU在智博会亮出的3招“省钱绝学”
现在AI圈最焦虑的就是推理成本。随着智能体（Agent）爆发，Token消耗量指数级增长，单Token成本压不下来，商业模型根本跑不通。
面对棘手的“Token通胀”，国产算力到底拿出了什么解题思路？今天在智博会的海光展台，我找到了答案：

精度按需给，拒绝算力浪费
推理其实不需要全程FP16高精度。海光DCU原生支持FP8甚至INT4等低精度数据，在不牺牲模型效果的前提下，大幅压缩计算开销，让每一次Token产出都更“经济实惠”。

打通“内存墙”，单卡扛大旗
推理瓶颈往往卡在显存（如KV Cache存取）。海光DCU通过大容量加超高带宽设计，单卡就能轻松跑起更大规模模型或超长上下文，有效减少跨卡通信带来的延迟与隐形成本。

软件栈“暗箱操作”，迁移无感降本
DTK软件栈不仅兼容CUDA生态，还在底层做了大量专属优化（如Attention算子融合、KV Cache压缩管理）。开发者几乎不用改代码，就能直接享受到推理成本的下降。

现在的竞争不是比峰值算力，而是看谁能把系统级的推理成本做到极致。海光这套组合拳，确实让客户真正做到了既能“训得起”，更能“推得起”。