SINGLE-GPU INFERENCE EFFICIENCY

优化你的卡让每一张 GPU,跑出极限吞吐

不周山专注大模型推理引擎层优化。以 PTQ 量化、推测解码、连续批处理与 CUDA 内核重构四件套, 在同一张卡上达成 200%–400% 生产实测吞吐提升 —— 不换硬件、不加卡, 只把机房里已有的算力榨到极限。

  • 0吞吐提升(典型案例 200%–400%)
  • 0已支持模型参数规模
  • 0量化后精度损失
01 / ABOUT

我们做的事,只有一件:
让同一张 GPU 产出更多 token

不周山是一支专注推理引擎层的工程团队。我们相信大模型降本的主战场不在"多买卡", 而在"把每张卡的潜力挖干净"。我们不卖算力、不做调度,只做一件事 —— 让跑在你机房里的 GPU,吞吐更高、延迟更低、单位成本更便宜。

引擎层,不是调度层

直击卡内计算与显存瓶颈,而非把请求分发到更多机器。同行多在开源调度上做包装,我们下潜到算子与内存布局。

单卡杠杆最长

越受限的卡,优化收益越长。中端卡(L40S / RTX 6000 Ada / 国产卡)带宽受限,恰恰是量化与推测解码收益最大的战场。

硬件无关

覆盖 NVIDIA Hopper / Ada / Blackwell 全系,并已打通摩尔线程、壁仞等国产 GPU 的 PTQ 通路与 kernel 移植。

02 / CAPABILITY

四件套 + 两层护城河

从权重压缩到解码策略,从批处理到算子实现,逐层剥掉推理链路上的每一分浪费。

01

PTQ 后训练量化

支持 NVFP4 / MXFP4 / FP8 / AWQ 多档精度。逐专家校准(MoE per-expert)、敏感层保护、混合精度回退,把权重压到 1/4,精度损失控制在 1% 以内。

02

推测解码

小模型起草、大模型并行验证,把自回归串行解码变成"一次验证多个 token"。在长输出与高并发场景下收益尤为显著。

03

连续批处理

请求级动态拼批与抢占调度,消除 padding 空转与队头阻塞,让 GPU 在真实波动流量下仍保持高 occupancy。

04

CUDA / 内核重构

算子融合、KV Cache 布局重写、访存对齐与 Tensor Core 利用率调优。这一层没有开源捷径,全靠 profiling 驱动的手工活。

05

国产 GPU 适配

已完成摩尔线程(MUSA)、壁仞等架构的 kernel 移植与量化通路打通,让国产卡的可用吞吐不再受限于厂商默认实现。

06

工程化交付

基线冻结 → 单变量变更 → run_id 全登记 → 回滚预案。每一步可复现、可审计,交付的是可验证的收益,不是 PPT 里的倍数。

03 / HARDWARE

卡在哪儿,优化就落在哪儿

覆盖 NVIDIA 全代际与主流国产加速卡。按各家官方软件栈原生对接,不做兼容层转译 —— 你机房里的卡,就是我们的主战场。

NVIDIA 全代际

  • H100
  • H200
  • B200
  • B300
  • L40S
  • RTX 6000 Ada
  • L4

国产与信创

  • 摩尔线程 MTT S5000
  • 壁仞
  • 昇腾 CANN
  • 寒武纪 MLU
  • 海光 DTK
  • 燧原
  • 天智芯
04 / WORKFLOW

从基线冻结到收益交付

每个阶段有明确产出物与门控标准,不达标即止损,不靠话术推进。

  1. 阶段一

    环境勘查 · 基线冻结

    采集 as-delivered 基线(厂商已调优状态),固定模型、batch、并发、输入分布,建立唯一可比的对照口径。

    产出:基线冻结记录表
  2. 阶段二

    量化校准 · 精度回归

    PTQ 校准 + 敏感层识别 + 混合精度方案定案,跑通 perplexity 与业务指标双回归,确认精度损失落在承诺区间内。

    产出:量化方案 + 精度报告
  3. 阶段三

    内核优化 · 调度调优

    逐项开启推测解码、连续批处理与融合算子,每次只改一个变量并登记 run_id,保留回滚点。

    产出:逐项收益拆解表
  4. 阶段四

    压测验证 · 固化交付

    真实流量压测、稳定性与长跑验证,输出三方对照看板与部署文档,完成团队交接。

    产出:实测报告 + 部署包
05 / PERFORMANCE

数据说话,不谈玄学

以下为我们在典型硬件上的实测对照,基线统一取厂商默认配置(as-delivered)。真实收益取决于模型结构、硬件代际与流量特征,最终以 POC 报告为准。

NVIDIA L40S · 70B MoE
100
268
2.68×
RTX 6000 Ada 48G · 32B
100
312
3.12×
国产 GPU · 235B MoE
100
240
2.36×
Hopper H 系 · 397B 级
100
327
3.27×
厂商默认基线(as-delivered) 不周山优化后 纵轴:归一化吞吐(baseline = 100)
244tok/s 单卡输出
200%–400%生产实测吞吐提升
<1%量化精度损失
-62%单 token 成本
06 / SCENARIOS

谁需要不周山

只要你的推理账单对 GPU 数量敏感,单卡效率就是最直接的成本杠杆。

A

客服

¥840亿

银行 / 保险 / 电商 / 航空 —— 并发会话一卡顶多卡,单位服务成本直接下探。

B

编程

¥350亿

企业开发平台 —— 补全与生成的响应速度,直接决定开发者付不付费。

C

自动驾驶车载

¥560亿

自动驾驶公司 / 车厂部门 —— 显存降下来,边缘与车端才跑得动大模型。

D

医疗

¥1,400亿核心突破口

三甲医院 / 医疗药企 —— 本地部署,数据不出院。

E

游戏虚拟世界

¥210亿

游戏开发商 / 平台 / 虚拟社交 —— 语音与内容生成的边际成本,决定虚拟世界的规模上限。

F

金融

¥1,050亿核心突破口

对冲基金 / 券商 / 银行量化 —— 本地部署,量化合规且快。

G

教育个性化

¥420亿

在线教育 / 语言学习 —— 一张卡同时服务更多学生,生均成本指数级下降。

H

端侧硬件

¥700亿

机器人 / 手机厂商 —— 让大模型跑上端侧。

I

电商推荐

¥560亿

跨境电商 / 工具电商 —— 文案批量生成、商品图自动修图,SKU 越多收益越大。

J

政务安全

¥1,750亿核心突破口

政府 / 国防承包商 / 安全机构 —— 全栈私有化,支持国产。

K

影视内容

¥280亿

影视 / 短视频 / 广告 —— 每秒视频生成成本,直接决定内容产能。

L

机器人具身

¥490亿

工业机器人 —— 多模态边缘,视觉语音一体。

08 / CONTACT

从一次 POC 开始

我们不卖概念,先在你自己的硬件上跑出可复现的数字,再谈合作。

L1 · 付费 POC

2 周

在你指定的硬件与模型上跑基准优化,出具对照报告与三方看板。数据可对外署名引用。

推荐作为合作起点

L2 · 引擎授权 + 分成

按量 / 年费

以容器或二进制形式交付推理引擎,按 token 用量分成或年费授权。不涉及源码交付。

含 SLA 与版本迭代

L3 · 私有化部署

项目制

面向金融、政务、医疗等合规场景,现场或专有云交付,配合国产化硬件适配与信创要求。

支持驻场与交接培训

告诉我们你的硬件与模型

收到后 1 个工作日内回复,附一份初步的可行性判断与优化空间预估。