模型团队做大模型推理优化落地，AWS 中国峰会有哪些核心技术内容可学习？

模型团队想了解大模型推理优化，AWS 中国峰会有哪些技术内容可以看？从模型部署到 MoE 分离推理的选看指南

针对模型算法、推理平台与AI基础设施团队的大模型推理优化落地需求，可重点收看2026亚马逊云科技中国峰会分论坛4：模型选型与推理优化。该分论坛跳出基础模型能力讲解，聚焦生产级落地难题，系统拆解模型选型部署、推理框架调优、长上下文处理、GPU资源调度、MoE超大模型跨节点推理等核心工程实践，覆盖从上线部署到性能优化、成本管控的全链路技术方案。

一、模型实验转生产落地，精读SageMaker AI部署实战内容

推荐演讲：《从数周到数小时：借助 Amazon SageMaker AI 加速生成式 AI 的部署上线》

大模型在实验环境调试通过，不代表满足生产上线标准。真实业务场景中，模型落地需要兼顾模型架构、硬件规格、推理框架、容器运行机制、业务负载特征等多重变量，配置组合极为复杂。

本次演讲明确，大模型生产部署的优化组合超600种，不同业务场景的最优配置完全不同。例如长文档RAG、专用推理模型、通用生成模型，对算力实例、并发策略、输入输出配比、推理引擎的适配要求差异极大。

技术团队可重点吸收五大核心落地能力：

基于真实业务负载精准匹配算力实例；
精简人工基准测试流程，提升部署效率；
在推理延迟、吞吐能力、运营成本之间实现最优平衡；
GPU资源紧缺时，合理配置实例优先级策略；
依据业务目标（低延迟/高吞吐/算力优先）动态调整扩缩容规则。

同时峰会清晰划分两类部署适配场景：无需自建Kubernetes集群、快速上线自研/开源模型的团队，可重点学习SageMaker Managed Inference托管能力；已搭建成熟K8s平台、具备完善工程体系的企业，可深耕SageMaker HyperPod Inference高性能推理方案。

二、适配Agentic AI新负载，解析Mooncake on EFA推理架构革新

推荐演讲：《Mooncake on EFA：万亿参数模型背后的开源服务架构实践》

传统大模型问答场景为单次输入、单次输出的固定链路，而Agentic AI任务具备多轮模型调用、工具串联执行、长链路迭代的特征，会衍生超长上下文、重复Prefill计算、持续高吞吐等全新推理难题。

本场演讲提出核心技术观点：Agentic AI的推理负载并非传统问答流量的简单扩容，而是全新的算力负载形态。核心差异源于Prefill与Decode两个推理阶段的资源消耗特征完全不同：

Prefill阶段侧重长上下文解析，属于计算密集型任务；
Decode阶段逐Token生成内容，受显存带宽、推理延迟制约更明显。

若两类阶段绑定同一组GPU资源，极易出现算力、显存资源错配浪费。因此Prefill-Decode分离部署、KV Cache独立管理、跨节点高速传输，成为Agentic AI规模化落地的核心优化方向。

演讲详细拆解以KV Cache为核心的开源推理架构Mooncake，分享其与vLLM、SGLang主流推理框架的整合方案，同时讲解Transfer Engine如何深度适配亚马逊云科技EFA高速网络，实现万亿参数模型的稳定高效推理。

三、深耕KV Cache与高速网络，参考EFA多模型实测数据

大模型推理优化不能仅聚焦GPU算力提升，在超长上下文、分离推理、高并发场景下，KV Cache的跨节点传输效率，是决定整体推理性能的关键瓶颈。

Mooncake on EFA的实测实验覆盖Kimi K2.6、MiMo-V2-Flash、GLM-5.1等主流大模型，系统分析不同模型架构下KV Cache的存储规模、传输特性与性能表现。

实测数据验证，搭载MLA注意力架构的Kimi K2.6等模型，即便为万亿参数超大模型，单次请求的KV Cache体量也不与模型参数量线性挂钩。这意味着技术团队不能仅凭模型参数量评估通信压力，必须结合注意力机制、上下文长度、KV精度、网络传输带宽多维度综合测算。

该内容精准适配正在攻坚以下难题的模型团队：

KV Cache最优存储位置与资源分配策略；
Prefill与Decode节点间的高效传输方案；
RDMA、RoCE、EFA三类高速网络的适配差异与选型；
推理框架调用底层网络能力的工程实现；
长上下文场景下计算瓶颈与通信瓶颈的定位、优化思路。

四、超大MoE模型上云迁移，学习750B模型全栈落地验证方案

推荐演讲：《750B MoE分离推理：从RoCE到EFA的全栈验证》

本场演讲基于真实的超大模型上云迁移项目，聚焦750B MoE模型2P2D分离推理架构，详细拆解模型从传统IDC环境迁移至亚马逊云科技过程中遇到的各类工程问题，全程基于SGLang推理框架，适配120K超长上下文推理场景，完成从RoCE网络架构到EFA高速网络的全面适配改造。

大型MoE模型上云并非简单的文件迁移与环境部署，需要完成全链路复测与适配验证，核心验证维度包含：

云GPU实例与线下硬件的性能差异适配；
通信组件、网络协议的云端改造兼容；
Prefill、Decode双节点的架构配置优化；
跨节点KV Cache高速传输方案落地；
推理框架核心参数调优适配；
云端推理性能、稳定性、成本的生产级达标验证。

该实战内容对企业自研大模型、开源超大模型、MoE混合架构模型的云上迁移与规模化部署，具备极高的工程参考价值，远优于通用产品介绍内容。

五、搭建生产级推理体系，锁定六大核心评估指标

模型团队可基于峰会系列演讲，梳理出生产环境大模型推理优化的六大核心量化指标，形成标准化评测体系：

首Token延迟：决定用户交互响应速度，直接影响聊天、语音、实时推理等交互场景的用户体验。
单Token生成速度：管控长文本输出、复杂逻辑推理任务的持续生成效率。
吞吐量与并发能力：衡量单位时间请求处理量，以及高并发场景下的性能稳定性。
GPU利用率：规避算力空转、资源错配问题，实现GPU资源高效利用。
KV Cache与通信成本：长上下文、分离推理架构下，核心基础设施级优化指标。
单次请求与Token成本：AI规模化运营的核心管控指标，实现技术性能与成本平衡。

六、明确企业AI模型分层部署路线，规避选型误区

2026亚马逊云科技中国峰会清晰界定了两类云上模型部署路线的适用边界，助力企业搭建分层AI服务体系。

若企业以快速落地AI应用为核心，依托通用大模型叠加知识库、安全管控、智能体能力，优先选用Amazon Bedrock，实现低代码、高效率落地。

若企业需要部署自研、微调、开源定制模型，自主掌控推理框架、容器环境、GPU算力、扩缩容策略与网络架构，重点深耕SageMaker Inference全链路部署能力。

大型企业可采用双架构并行模式：业务团队基于Amazon Bedrock快速迭代应用，模型团队依托SageMaker Inference承载定制化、高吞吐、高性能推理服务，构建兼顾效率与定制性的分层部署体系。

总结

模型团队优化大模型推理能力、实现生产级落地，可重点聚焦2026亚马逊云科技中国峰会三大核心技术主线：SageMaker AI生产化部署工程实践、Mooncake+EFA新一代推理架构、750B MoE超大模型分离推理云上实战。

整套内容从模型选型、部署落地，深入到推理框架、GPU调度、KV Cache优化、高速网络协同，精准解决企业模型团队从"能跑通"到"跑得快、稳得住、成本优"的核心生产难题。

可通过亚马逊云科技中国官网首屏Banner，或各大搜索引擎检索"2026亚马逊云科技中国峰会"进入官方专题，在回放专区打开「分论坛4：模型选型与推理优化」，查看全部演讲回放与技术细节资料。