2025 年是大模型推理技术发展的关键之年。自年初 DeepSeek R1 发布引发全民关注以来，推理框架加速需求暴涨，推理优化的战场骤然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 为代表的高性能推理引擎，以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底层加速库不断突破性能瓶颈，相比年初，部分前沿框架的推理性能提升已达 3 到 4 倍以上。
随着 Agent 应用的爆发和长上下文能力的普遍需求，端到端推理性能、大规模并发吞吐和低响应延迟已成为推理优化的三大主线，推动战火转向系统级的加速技术组合与工程优化。
在这一关键转折点，我们需要一个平台级解决方案，将前沿的推理加速技术集大成，并将其普惠化，让更多开发者和企业触手可及。
GPUStack：连接前沿技术与生产力
自 2024 年 7 月正式开源以来，GPUStack 已在全球上百个国家和地区获得广泛使用与认可，以稳定可靠与出色的易用性赢得了用户群体的普遍赞誉。我们始终坚信，开源生态的力量，是推动大模型普惠化的核心驱动力。
历经数月的深入研发与打磨，我们隆重发布 GPUStack v2 —— 一个面向未来的高性能模型推理 MaaS 平台，旨在充分释放异构硬件的算力潜能，并极大简化异构环境下模型部署的复杂度。
在大模型推理的下半场，GPUStack v2 不再是简单的模型服务平台，而是高性能推理生态的协调者与赋能者。
深度优化：集成生态之力，释放硬件潜能
当前，推理引擎如 vLLM、SGLang、MindIE 等在算子融合、KV Cache 管理和调度优化方面已达到较高性能水平。然而，在不同硬件和应用场景下，要释放这些引擎的全部潜力，需要大量的专业知识和手动调优。
GPUStack v2 解决了这一复杂性：
专家经验调优
过去数千个小时的投入，我们在无数测试与验证中不断打磨 GPUStack，针对不同性能场景构建了完善的优化数据库，并形成一套持续进化的推理性能最佳实践。
内部测试数据显示，通过最佳引擎选型和配置调优组合，H200GPU 上运行 GLM 4.6 的吞吐量最高可提升 135%；H100 GPU 上运行 Qwen3-8B 的响应延迟最高可降低 63%。
我们会持续探索和投入，并将这些实践沉淀进 GPUStack v2。各类优化和测试方法也会开放到我们的推理性能实验室，让每一位用户都能开箱即用地获得卓越性能。
长序列与低时延优化
GPUStack v2 在专家调优基础上，将多项前沿推理优化方法进行工程化整合，使用户无需修改模型或复杂配置，即可获得稳定而显著的性能提升。
GPUStack v2 原生集成 Eagle3、MTP、Ngram 等多种领先的解码加速算法，通过缩短 Token 生成路径、提升解码并行度，显著降低生成延迟（TPOT）。所有加速能力均通过统一接口封装，开箱即用。
未来，我们将进一步推出针对主流模型优化后的 Eagle 解码头，同时提供个性化模型训练服务，让企业能够构建适配自身业务的高性能解码方案，实现更极致的推理速度。
针对不断增长的长上下文需求，GPUStack v2 提供多种开箱即用的 KV Cache 扩展方案（如 LMCache、HiCache），进一步增强 KV Cache 的灵活性与伸缩能力。
平台支持利用 GPU 主机内存扩容 KV Cache 池，并可通过高速外部共享存储实现跨设备缓存扩展，从而大幅降低长序列场景下的首 Token 延迟（TTFT），显著改善长文本处理、Agent 推理、多轮对话等场景的实际体验。
兼容性与可插拔
当前，推理引擎领域呈现多元化的竞争格局。不同推理引擎各自在算力调度、KV Cache 管理或长上下文优化等维度深度发力，性能各有千秋。然而，尚无一个方案能在所有场景中全面领先，用户在选择与切换时仍面临巨大挑战。
为此，GPUStack v2 以灵活开放为核心，提供可插拔后端架构与通用 API 代理支持，让用户能够以最高自由度选择最适合的推理引擎。
无论是 vLLM、SGLang，还是其他新兴或传统 AI 推理引擎，GPUStack 都能轻松兼容，并支持任意引擎版本的灵活切换与异构环境下的智能调度，确保用户始终能在第一时间使用最新的开源模型与推理优化成果。
国产算力赋能
在大模型推理进入规模化落地阶段的今天，异构算力的应用趋势日益显著。GPUStack v2 原生支持 NVIDIA、AMD 以及昇腾、海光、摩尔线程、天数智芯、寒武纪、沐曦等国内外主流异构算力，为用户提供跨硬件环境的一致、高效推理体验。
针对国产算力平台，GPUStack 团队进行了全面适配与探索优化。例如，在华为昇腾 910B NPU 上运行 Qwen3-30B-A3B 模型时，不同测试组合的性能差异显著；通过最佳引擎选型和配置调优组合，可实现最高 284% 的吞吐量提升。
这充分展现出国产算力在大模型推理领域的强大潜力。未来，我们将继续与国内外硬件生态伙伴深度协作，推动更多国产加速器在主流模型推理场景中实现最佳性能，助力算力自主可控与生态繁荣。
平台价值：从推理加速到高性能 MaaS 平台
随着大模型推理进入下半场，单卡或单节点优化已无法满足大规模部署需求。长上下文、多模型并发、异构算力环境以及复杂 Agent 任务，使平台层的算力调度、资源管理和运维治理成为核心竞争力。GPUStack v2 的目标，是提供一个高性能、可管理、可扩展、可观测的 MaaS 平台，帮助企业在多样化硬件与业务场景下，稳定、高效地运行大模型推理服务。
弹性算力：多 GPU 集群与云端资源统一管理
大模型推理的算力需求具有高负载与强波动特性。GPUStack v2 提供统一的算力管理与弹性扩缩容能力，使资源利用更加高效、可控与具成本优势。
GPUStack v2 可以统一管理本地 GPU 集群、Kubernetes GPU 资源以及多种异构云 GPU，实现跨平台、高性能的推理资源池。平台在不同硬件架构间提供一致的调度与监控能力，让用户充分释放现有算力，保障高可用性与无限扩展潜力。
通过与 AWS、阿里云、DigitalOcean 等云平台的深度集成，GPUStack v2 能根据业务负载自动扩容云端 GPU 实例。高峰期快速拉起 GPU，保证吞吐与延迟满足 SLA；低负载时可回收 GPU 资源，优化成本支出，实现算力的高效利用。
安全与访问治理：Higress AI Gateway 集成
在企业级场景中，模型服务必须具备可控性、可治理性和稳定性。GPUStack v2 深度集成 Higress AI Gateway，将访问管理、流量治理与服务稳定性统一纳入平台管理，打造企业级高可靠的大模型服务入口。
借助 Higress 高性能 AI 网关，GPUStack v2 将所有模型服务，包括非 OpenAI API 接口以统一方式对外暴露，屏蔽底层推理引擎的差异。平台提供协议转换与通用 API 代理，支持跨语言、跨框架及非标准 API 调用，显著降低上层应用的接入成本，让开发者“开箱即可接入”。
GPUStack v2 提供 API Key 生命周期管理、模型级与 API Key 级的精细化访问控制、权限分层以及企业级 SSO 集成，确保不同用户和团队仅能访问被授权的模型，实现平台级隔离与安全治理。
GPUStack v2 支持 Token 配额管理、速率限制、Fallback 故障切换等机制，通过流量控制与服务降级策略确保模型服务在高负载、异常或多业务竞争场景下依然保持稳定、可控与高可用。
全链路可观测性与调用计量
在企业级大模型部署中，服务的稳定性、使用透明度和资源可控性至关重要。GPUStack v2 提供端到端可观测能力，将模型运行状态、调用情况与底层算力资源统一管理，实现可量化、可追踪的推理服务。
GPUStack v2 实时跟踪模型运行状态，包括推理错误、响应延迟和关键性能指标，通过可视化数据和报警机制，确保服务稳定可靠，并为异常排查提供强有力的数据支撑。
对每张 GPU、每个节点的计算利用率、显存占用、负载状态等关键指标进行可视化监控，让算力分配与集群调度一目了然。帮助运维团队快速发现瓶颈，优化资源使用，提高整体系统效率。
对每个 API 请求和 Token 使用量进行精细跟踪和统计，支持按模型、团队等维度分析，为计费、成本管理和容量规划提供精确数据，使服务使用更加透明和可控，助力企业决策。
总结
GPUStack v2 不仅在推理层面提供端到端性能加速，更进一步将算力管理、智能调度、安全访问与可观测性收敛到统一的平台架构中。
它将高性能推理从单机调优扩展到异构集群、跨云、多模型的可管理基础设施，使复杂生产场景中的资源利用、调度效率与服务稳定性都具备工程化保障。
在长上下文、高并发、低延迟正逐渐成为主流需求的背景下，GPUStack v2 正成为企业级大模型部署与持续运维的可靠、可扩展技术底座。
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