大模型的能力边界由模型本身划定，而如何让这些能力以合理的成本服务海量用户，则是推理框架要解决的核心问题。 面对大规模的 AI 调用需求，推理框架已经从单机服务程序演变为跨集群协同的复杂系统。算子、通信、调度与缓存管理相互影响，共同决定端到端性能。对于大规模在线服务，性能优化需要落实到具体的部署条件中：使用什么芯片、如何组织硬件、如何分配计算，以及如何复用已有的计算结果。 DeepSeek V4.1 Flash 推理系统从设计之初，就确立了三个目标： 兼容多种厂商的计算芯片：支持在不同硬件平台上部署，并充…