为什么 AI Agent Harness 的设计对能效至关重要 Neuralwatt 最新的云端实测数据显示，Prompt Cache 对能耗的影响极为惊人： 一次深上下文（128k+ tokens）下的 Cache Miss，重新计算的 Prefill 工作量相当于正常单轮交互的 600 倍，整体能耗直接翻倍以上（GLM-5.3 上甚至高达 2.5 倍），TTFT 延迟从 5 秒暴增到 41 秒 核心洞察： • Cache Break 不会报任何错误，但会悄悄吞噬 GPU 算力与电力 • 绝大多数 Cache Break 都源于客户...

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   为什么 AI Agent Harness 的设计对能效至关重要 Neuralwatt 最新的云端实测数据显示，Prompt Cache 对能耗的影响极为惊人： 一次深上下文（128k+ tokens）下的 Cache Miss，重新计算的 Prefill 工作量相当于正常单轮交互的 600 倍，整体能耗直接翻倍以上（GLM-5.3 上甚至高达 2.5 倍），TTFT 延迟从 5 秒暴增到 41 秒 核心洞察： • Cache Break 不会报任何错误，但会悄悄吞噬 GPU 算力与电力 • 绝大多数 Cache Break 都源于客户...

   5天前

   为什么 AI Agent Harness 的设计对能效至关重要 Neuralwatt 最新的云端实测数据显示，Prompt Cache 对能耗的影响极为惊人： 一次深上下文（128k+ tokens）下的 Cache Miss，重新计算的 Prefill 工作量相当于正常单轮交互的 600 倍，整体能耗直接翻倍以上（GLM-5.3 上甚至高达 2.5 倍），TTFT 延迟从 5 秒暴增到 41 秒 核心洞察： • Cache Break 不会报任何错误，但会悄悄吞噬 GPU 算力与电力 • 绝大多数 Cache Break 都源于客户...
   
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   Neuralwatt 最新的云端实测数据显示，Prompt Cache 对能耗的影响极为惊人：
   
   一次深上下文（128k+ tokens）下的 Cache Miss，重新计算的 Prefill 工作量相当于正常单轮交互的 600 倍，整体能耗直接翻倍以上（GLM-5.3 上甚至高达 2.5 倍），TTFT 延迟从 5 秒暴增…

   5天前