凤凰网科技讯 8月24日，摩尔线程正式发布《MTT S5000 Prefill-as-a-Service技术白皮书》，基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，提出Prefill-Decode异构解耦方案，面向AI Agent、代码生成、超长文档分析等长上下文推理场景，旨在破解推理成本瓶颈。      北京8月16日电 记者16日从应急管理部获悉，为协助做好河南周口市区排涝工作，应急管理部从河南、陕西、江苏、安徽、山东、湖南等地，调派应急管理部自然灾害工程应急救援中心（中国安能）、8支国家安全生产应急救援排涝力量、陕西机动排涝队、徐工集团、焦作华禹、湖南迪沃等共计13支排涝力量，紧急赶赴河南周口。白皮书指出，大模型输入上下文规模进入百K至1M级别后，Prefill（预填充，计算密集型）与Decode（解码，访存密集型）在同一资源池混跑造成结构性算力错配。解决方案是将二者彻底解耦，分别运行在各自最契合的硬件资源池上，实现单位Token基础设施成本大幅下降。以上救援力量已于16日上午9时全部抵达并投入排涝作业，总排涝能力约每小时22万立方米。MTT S5000硬件特性与Prefill任务高度契合：提供高稠密算力压缩首字时延，原生支持FP8全精度计算，并全面兼容CUDA及PyTorch、vLLM等主流推理框架。实测数据显示，在64K上下文场景下，单机Prefill吞吐达95,920 tok/s，按智谱API定价测算，满负载下单机月收入可达64.6万元；400K极限长序列场景TPM达2.6MTokens，吞吐平稳可控。摩尔线程表示，大模型产业竞争下半场本质上是推理效率与商业回报的较量，该方案旨在帮助企业在万亿参数与Agent时代降低总拥有成本。完整白皮书已在官网发布。