智谱详解 GLM-5 推理基础设施 Scaling Pain 成因与修复方案
智谱发布技术博客披露 GLM-5 系列模型在高并发 Coding Agent 场景下的推理基础设施压力问题。团队发现用户遭遇乱码、重复生成及生僻字异常，线下难以复现。经排查，问题根源在于高负载下的推理状态管理，具体包括 PD 分离架构下的 KV Cache 竞态冲突及 HiCache 加载时序缺失。智谱通过引入显式同步机制修复了 KV Cache 复用冲突，并将异常输出发生率降至万分之三以下。针对长上下文 Prefill 阶段瓶颈，团队设计 LayerSplit 方案实现 KV Cache 分层存储，结合 GLM-5.1 使系统吞吐量提升 10% 至 132%。智谱强调大规模 AI 需要等量级的系统工程支撑。
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