智谱GLM技术博客：构建自研大模型推理基础设施实践

智谱 AI 于 2026 年 9 月 17 日发布工程博客，披露其利用基于 GLM-5.3 的 Infra Agent 辅助搭建十万卡级国产算力集群推理系统的完整技术路径。

• 系统面向 GLM-5.3-Flash 部署需求，构建了编码-预填充-解码解耦架构，并结合 ReplaySSM、W8A8 量化以及混合精度缓存等技术方案。
• 团队提出 “密集反馈” 机制，通过将内核比对、执行时序与微基准测试组织为局部可归因的工作流，协助智能体在两周内将系统端到端吞吐提升至基线的 3 倍。
• 智能体定位并修复了 KDA 内核上下文并行中的精度误差（相关修复已合入 Flash Linear Attention 官方仓库 PR #1180），并排查出通信库持锁阻碍 KV 传输的并发瓶颈。
• 针对算子优化，智能体从公开算子中提炼优化骨架，通过线程块合并与 Warp 级规约使关键解码算子获得 1.71 倍加速。
• 影响/看点：这一实践表明 AI 智能体已具备参与底层算子优化与异构算力集群调试的工程辅助价值，但其自动化演进仍需依赖人类工程师设定的边界约束、精度基准与架构审查。
• 资料依据：
• 智谱技术团队（2026-09-17）：https://z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure
• GitHub 官方仓库（2026-09-17）：https://github.com/fla-org/flash-linear-attention/pull/1180

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