作者 | 陈骏达
编辑 | 云鹏
智东西4月30日报道，今天，智谱发布了一篇名为《Scaling Pain：超大规模Coding Agent推理实践》的技术报告，披露了GLM-5系列模型在Coding Agent场景下遇到的推理基础设施挑战与对应解法。
报告透露，在每日数亿次Coding Agent调用压力下，部分用户遭遇了GLM-5系列模型乱码、复读和生僻字等异常，这些现象在表面上与长上下文场景下常见的“降智”相似，但智谱并未进行降低模型精度的优化，相关问题主要由高并发、长上下文的极端条件触发。
通过数周排查，智谱锁定了两个底层竞态问题：PD分离架构下的KV Cache异步Abort引发显存写入冲突，以及HiCache加载流水线缺少同步约束导致“数据未就绪即被读取”。针对性修复后，相关异常发生率从约万分之十几降至万分之三以下。
报告还公开了智谱自研的KV Cache分层存储方案LayerSplit，在Context Parallel场景下将单卡KV Cache显存压力大幅降低，实测系统吞吐提升10%至132%，且上下文越长收益越大。
一、本地无法复现，高压才露头：投机采样指标成“照妖镜”
从今年3月起，智谱GLM-5出现了三类异常：乱码、复读、生僻字。排查初期，智谱对线上异常案例做了本地回放，但未能复现，说明大概率不是模型问题。进一步模拟线上高压环境后，在每万次请求中稳定复现3-5次异常。这种“与内容无关、与压力相关的特征”，将问题指向高负载下的推理状态管理。
三类异常中，复读较易检测，乱码和生僻字则难以用正则或模型判别高效覆盖。分析推理日志后，智谱发现投机采样指标可作为重要参考：
投机采样本为性能优化而设计：草稿模型生成draft token，目标模型校验后决定是否接受，并记录spec_accept_length与spec_accept_rate，从而在不改变最终输出分布的前提下提升解码效率。
针对乱码/生僻字问题，智谱发现spec_accept_length极低，draft token几乎全被拒绝，表明KV Cache状态存在显著偏差。
针对复读问题，智谱发现spec_accept_rate偏高，损坏的KV Cache使注意力退化，陷入重复循环。
据此，智谱团队建立了在线监控策略。将投机采样从一项单纯的性能优化技术，拓展为质量监控信号。
二、锁定时序漏洞，两个竞态Bug如何导致输出异常
定位问题后，智谱进一步分析其原因。通过对请求生命周期以及推理引擎中PD分离执行时序的分析，智谱发现该问题源于请求生命周期与KV Cache回收与复用时序之间的不一致，从而引发的KV Cache复用冲突。
为消除上述问题，智谱在推理引擎中引入了更严格的时序约束，在请求终止与KV Cache写入完成之间建立显式同步关系。
这一问题的具体修复方案是在Decode触发Abort后通知Prefill侧，仅在RDMA未开始或已完成时才允许回收复用，确保KV写入不跨越显存复用边界。修复后，异常发生率从万分之十几降至万分之三以下。
智谱面临的第二个bug与Coding Agent场景的特性有关。Coding Agent场景输入长、前缀复用率高，HiCache成为关键优化。但KV Cache换入与计算重叠执行时，未保证数据加载完成后再使用。
为修复这一问题，智谱在Indexer算子启动前引入同步点，确保数据就绪后才启动计算。修复后，相关问题完全消失，相关修复已提交至SGLang社区。
三、Prefill吞吐成瓶颈，LayerSplit让吞吐最高涨132%
上述两个问题揭示了一个共同的系统瓶颈：在长上下文的Coding Agent服务场景中，Prefill阶段主导了系统性能。修复状态一致性问题后，核心挑战回归瓶颈本身，也就是如何提升Prefill吞吐、降低KV Cache显存占用。为此，智谱团队设计并实现了KV Cache分层存储方案LayerSplit。
Coding Agent负载具有上下文长、Prefix Cache命中率高的特征，使得Context Parallel（CP，上下文并行）成为Prefill节点的主要并行策略。然而，SGLang开源实现中每张GPU保存全部层的KV Cache，冗余存储导致显存容量成为计算资源利用率的瓶颈。
LayerSplit方案的核心思路是：每张GPU仅持有部分层的KV Cache，从而显著降低单卡显存占用。计算时，持有某一层Cache的CP rank会在Attention计算前将其广播给其他rank。
为进一步减少开销，智谱设计了KV Cache广播与Indexer计算的重叠机制，使二者在时间上相互掩盖。整个流程仅额外引入约为KV Cache体量1/8的Indexer Cache广播，通信成本对性能影响可忽略。
实验结果表明，在Cache命中率90%的条件下，请求长度从40k到120k区间内，系统吞吐量提升幅度在10%至132%之间，且上下文越长收益越显著。
该优化从架构层面缓解了Prefill侧的显存瓶颈，与此前两项BugFix共同构成了一套完整的推理基础设施优化方案，提升了智谱GLM-5在Coding Agent场景下的服务能力。
结语：输出质量成高并发长上下文场景新痛点
高并发长上下文场景下，推理基础设施的挑战已不止于吞吐和延迟，输出质量同样不可忽视。智谱此次公开的技术细节，从异常识别方法、两个竞态Bug的定位与修复，到LayerSplit显存优化，构成了一套相对完整的排查与优化链路。
对于同样在大规模部署推理服务的团队而言，这份报告在故障复现、指标选型、架构层面的时序一致性等方面提供了可参考的实践经验。智谱将这些经验公开分享，客观上为社区填补了部分长上下文推理场景下的工程资料空白。
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