精选理由
大模型从实验到生产，Scaling Pain 是绕不过的坎。做推理部署的工程师，这篇博客里的 KV Cache 竞态和 HiCache 同步问题很可能你也会遇到，建议直接收藏。
智谱 AI 在最新博客中分享了 GLM-5 模型大规模部署时遇到的 Scaling Pain 问题及解决方案。团队重现并修复了罕见乱码输出、重复生成和稀有字符生成等异常，追踪并消除了 KV Cache 的竞态条件，修复了 HiCache 同步问题。此外，他们引入了 LayerSplit 技术，使吞吐量提升高达 132%。这些经验教训旨在帮助社区避免类似陷阱，构建更稳健的推理基础设施。
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智谱 AI 在最新博客中分享了 GLM-5 模型大规模部署时遇到的 Scaling Pain 问题及解决方案。团队重现并修复了罕见乱码输出、重复生成和稀有字符生成等异常，追踪并消除了 KV Cache 的竞态条件，修复了 HiCache 同步问题。此外，他们引入了 LayerSplit 技术，使吞吐量提升高达 132%。这些经验教训旨在帮助社区避免类似陷阱，构建更稳健的推理基础设施。
Scaling laws push model capability forward. But whether that capability becomes reliable in production depends on how we handle Scaling Pain. https://t.co/81QCQw941P In our latest blog, we share how we debugged GLM-5 ser…