DeepSeek 新论文剧透 V4 新框架：用闲置网卡加速智能体推理性能，打破 PD 分离瓶颈

天涯百科网络资讯 2026-02-27 13:14:31 1

DeepSeek 这小子最精了，当全世界都在盯着他的 GitHub 仓库，等待 V4 时 ——

他和北大、清华在 ArXiv 悄咪咪地上了一篇论文，发布了一个全新的针对智能体的推理框架：DualPath。

而且就跟前几天曝出的算力话题相关。

DualPath 的核心在于解决 Agent 长文本推理场景下的 I/O 瓶颈，通过优化从外部存储加载 KV-Cache 的速度，确保计算资源不被存储读取拖累。

它改变了传统的存储至预填充引擎（Storage-to-Prefill）单路径加载模式，引入了存储至解码引擎（Storage-to-Decode）的第二条路径。

通过利用解码引擎闲置的存储网卡（SNIC）带宽读取缓存，并配合高速计算网络（RDMA）将其传输至预填充引擎，DualPath 实现了集群存储带宽的全局池化与动态负载均衡。

在 660B 规模的生产级模型的实测中，DualPath 表现惊人：

离线推理吞吐量提高了 1.87 倍，在线服务吞吐量平均提升 1.96 倍。

在高负载下，首字延迟（TTFT）大幅优化，而 Token 间的生成速度（TPOT）几乎不受任何干扰。

接下来，我们一起来看。

双路径加载 (Dual-Path Loading)

总的来说，DualPath 是一个专门为智能体系统设计的推理框架，它的核心洞见是 ——

KV-Cache 的加载不必以预填充为中心。

在以往的理解中，谁负责计算谁就去搬数据。但 DualPath 认为，缓存可以先加载到解码引擎中，再通过高性能 RDMA 网络传输至预填充引擎。

通过在两条路径间动态选择，DualPath 重新分配了网络负载，缓解了预填充侧的带宽压力。

那么，为什么要费这么大劲去“绕路”？

之所以这样做，是因为在当前的智能体应用中，对话轮数多且上下文长，KV-Cache 命中率通常高达 95% 以上。

这意味着，每一轮对话都要搬运海量的“旧记忆”，推理性能的瓶颈已经从“计算”转移到了“搬运”上。

在现有的预填充-解码分离（PD-disaggregated）架构中，所有的加载任务都拥挤在预填充引擎（PE）的存储网卡上，导致带宽瞬间饱和；

与此同时，解码引擎（DE）的存储网卡却在闲置，造成了严重的资源错配。

更进一步的，当前 GPU 算力的增长远快于网络带宽和 HBM 容量的增长，也加剧了 I/O 限制。

正如英伟达首席科学家 Bill Dally、谷歌架构师 Jeff Dean 等大佬反复强调的：计算是免费的，但数据移动是昂贵的。

针对这些问题，DualPath 构建了创新的双路径模型：

在架构组成上：

如上所述，DualPath 推理系统的核心在于打破了传统的“存储至预填充”单路径模式，创新性地引入了“存储至解码”路径。

该设计允许 KV-Cache 先加载至解码引擎（DE），再通过高带宽计算网络（RDMA）无损传输给预填充引擎（PE）。

通过在两条路径间动态分配负载，系统将集群中原本闲置的解码侧存储网卡（SNIC）带宽彻底释放，构建起一个全局可调度的存储 I/O 资源池。

具体来说，为了支持层级流式处理，DualPath 在 PE 和 DE 上均分配了少量 DRAM 缓冲区（PE / DE Buffer），并针对不同阶段设计了精细的数据流：

PE 读取路径：命中 Token 的 KV-Cache 从存储读入 PE 缓冲区。在每层计算前，该层缓存传输至 PE HBM，与计算过程重叠执行。计算完成后，全量 KV-Cache 传回 DE 缓冲区以形成完整上下文。
DE 读取路径： KV-Cache 直接进入 DE 缓冲区。在 PE 预填充期间，对应层的缓存跨节点传输至 PE HBM（计算重叠）。计算结束后，PE 仅需传回新生成的 KV-Cache 片段与 DE 原有缓存合并。
解码与持久化： DE 缓冲区接收完整 KV-Cache 后启动解码，执行 H2D 拷贝并随后释放 CPU 内存。虽然引入缓冲增加了 DRAM 压力，但能显著降低 GPU 显存占用并优化首字延迟（TTFT）。生成过程中，每累积满一个 Block（如 64 Token）即触发异步持久化。

但就像前面提到的，“绕路”加载会带来新问题：比如搬运缓存的流量撞上了模型计算的通信，怎么办？

对此，DualPath 给出了两套优化方案：

首先是以计算网卡（CNIC）为中心的流量管理，强制所有流量通过配对的 CNIC 走 GPUDirect RDMA 路径。

在 InfiniBand 或 RoCE 网络中，利用虚拟层（VL / TC）技术，将推理通信设为“最高优先级”并预留 99% 带宽，让缓存搬运只能在间隙中“蹭”带宽，确保互不干扰。

其次是自适应请求调度器：调度器会盯着每个节点的磁盘队列长度和 Token 数。系统会优先将任务分配给 I/O 压力较小且计算负载较轻的节点，从根本上避免单侧网卡或单点计算资源的拥塞。

在实验阶段，DualPath 在 DeepSeek-V3、Qwen 等模型上进行了测试，场景覆盖了离线 Rollout 和在线服务。

如开头所说，在离线推理中，DualPath 将端到端吞吐量提高了高达 1.87 倍，在线服务吞吐量平均提升 1.96 倍，显著降低了首字延迟（TTFT），且保持了极其稳定的 Token 间延迟（TBT）。

总的来说，DualPath 证明了通过重新思考数据加载路径可以有效突破当前大模型推理的 I/O 墙。

它成功利用了解码引擎原本被浪费的 I/O 带宽，配合自适应调度和严谨的流量隔离机制，在不增加硬件成本的前提下，大幅提升了智能体 LLM 推理系统的效率。