INFERENCE PRODUCTION

Token Factory
面向业务的推理产能

推理服务研发

面向企业私有推理、行业模型与智能工作流,研发连接异构算力、模型部署、推理优化和服务计量的技术体系

联系技术合作
01 / TECHNOLOGY VISION

连接算力资源与业务推理

算力供给
模型推理
持续运行的业务服务

Token Factory 是范特面向推理服务的研发方向,围绕异构算力调度、模型部署与推理优化,构建从计算资源到业务调用的技术体系

以企业实际工作负载为牵引,协同推理质量、响应效率与运行成本,探索持续、稳定的模型服务

02 / SERVICE SCENARIOS

面向企业的推理场景

01

企业私有推理

面向企业自有环境中的模型部署与持续调用,研究资源隔离、访问管理与运行保障

02

垂类模型服务

面向行业模型与专业任务,研究模型适配、任务评测与推理效率

03

长任务与工作流

面向多步骤智能任务,探索任务编排、上下文管理与执行过程中的资源协同

03 / TECHNICAL FRAMEWORK

贯穿模型服务的技术体系

模型推理与缓存协同架构 请求光束经过左侧网关,流向两组独立的预填充和解码处理芯片,经过下方共享缓存层协同后,从右侧节点输出
请求接入推理计算服务输出
技术环节研究内容目标价值
任务与评测业务任务建模、模型输出评测与质量分析面向真实工作负载的服务质量
部署与验证异构环境适配、模型部署与负载测试可复现的部署与性能评测
运行与优化请求调度、缓存复用与运行监测推理响应、吞吐与资源效率
计量与管理调用计量、资源消耗与成本分析可追溯的使用记录与服务成本

技术研发覆盖模型部署、推理优化与运营管理,连接底层资源和上层应用

04 / PERFORMANCE & EFFICIENCY

兼顾质量、效率与成本

01

质量与响应

关注任务完成质量、首 Token 延迟与持续生成速度,匹配不同业务的响应需求

02

有效产出与能耗

研究推理吞吐、缓存命中与单位能耗产出,提升计算资源的有效利用

03

单位成本与稳定性

结合资源消耗、服务可用性与运营成本,评估持续推理服务的综合表现

以真实工作负载驱动性能优化

覆盖不同模型、上下文长度与并发规模的性能评测
05 / CORE RESEARCH

推理系统的关键研发方向

请求调度与缓存复用
协同计算、存储与网络

范特围绕推理性能、能效、部署评测与服务计量持续研发,研究调度、计算、存储与网络的协同,连接异构算力集群与模型服务

查看 Token Factory 架构
01

调度与推理拆分

研究感知 KV 缓存的请求路由,以及 Prefill 与 Decode 分离部署,优化不同上下文和并发负载下的响应与吞吐

02

缓存与数据搬运

探索 GPU 显存、主机内存、SSD 与对象存储的分层缓存,研究缓存复用、数据迁移与网络通信效率

03

服务计量与评测

关联调用记录、任务质量与资源消耗,研究可追溯的服务计量和评测方法,支持性能分析与成本优化

围绕推理系统与模型服务,持续开展技术研发与联合验证

查看研发评测体系
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