🎯 情报来源：Engineering at Meta
Meta最新披露了其大语言模型推理系统的三大并行优化技术，通过张量并行(DDA)、上下文并行(CP)和专家并行(EP)的组合应用，在Llama 3 405B模型上实现突破性性能：128K token预填充仅需3.8秒，1M token长上下文处理仅77秒，同时解码阶段延迟降低10-50%。
关键技术突破体现在AMD MI300X与NVIDIA H100的性能对标：通过直接数据访问(DDA)算法，小消息量场景下解码性能超越RCCL基线50%，预填充速度提升30%，使TTIT（增量token时间）指标整体降低10%。在分布式推理场景，32台H100主机可实现10M token/分钟的吞吐能力。
💡 核心要点
- 128K→1M token处理能力：16节点CP并行实现128K token/3.8秒→1M token/77秒的线性扩展
- 延迟指标突破：TTFT＜350ms，TTIT＜25ms，解码阶段通信延迟降低10-50%
- 异构硬件适配：DDA算法使AMD MI300X实现与NVIDIA H100的性能持平
- 10M token/分钟：32台H100主机组成的分布式系统长上下文处理能力
- 全栈优化：通信延迟占比从30%(TP)到10-30%(EP)逐层攻克
📌 情报分析
技术价值：极高
DDA算法将allreduce延迟从O(N)降至O(1)，CP实现近线性扩展，技术组合解决LLM推理的核心瓶颈——预填充的计算密集与解码的内存带宽矛盾。
商业价值：高
10M token/分钟的处理能力直接支撑Meta AI App等亿级用户产品，异构硬件适配降低厂商锁定风险，但需验证非xPU厂商的落地可行性。
趋势预测：高
N-D并行架构预示行业将向「预填充-解码分层异构」方向发展，动态all-to-all等通信优化可能成为下一代AI加速芯片的标配功能。