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1. 从一次 Agent 压测说起：每 Token 成本到底卡在哪

如果你正在准备沐曦“揭榜挂帅”擂台赛，或者单纯想把国产 GPU 上的大模型推理成本压下来，那这篇内容就是给你写的。核心检索词先摆出来：沐曦国产 GPU 大模型推理算子优化、每 Token 成本压降、AI Agent 高并发场景。这三件事其实是一条链——算子决定单次前向的算力利用率，算力利用率决定吞吐和延迟，吞吐和延迟最终折算成每 Token 的账单。

我在做 Agent 类应用压测时遇到过一个典型现象：同一张曦云 C500，跑 7B 模型单请求延迟看着还行，一旦并发拉到 32 路以上，吞吐曲线直接躺平，显存占用却一路飙升。排查下来不是模型本身的问题，而是 Fused MoE Gemm 和 Attention 类算子在国产软件栈上的调度没有吃满，KV Cache 也没压住。换句话说，你付的是整卡的钱，用的却是一半的算力。

这篇要交付的东西很具体：一套可复制的推理服务配置骨架，把 TaoToken 统一 Key/API 通道接进settings.json和config.toml，再配合算子调优前后的吞吐与延迟验证动作。目标不是讲概念，而是让你在沐曦赛题里快速搭出一个可复现的国产推理基线，把“每 Token 成本”这个指标真正量化出来。

适合谁看：参加沐曦两大赛题的在校生和青年开发者、在国产 GPU 上做推理服务的工程同学、以及想用 AI Agent 范式做 Kernel 自动优化的团队。下面从环境准备开始，一步步来。

2. 前置准备：TaoToken 统一通道与沐曦软件栈

2.1 为什么推理服务要挂统一 Key 通道

做算子优化时，最怕的不是调不动 Kernel，而是评测口径不统一。你本地跑一版、队友跑一版、评测脚本再跑一版，三份数据对不上，优化就无从谈起。TaoToken 在这里的作用是提供一个统一的 API 通道和 Key 管理，让模型对话、coding-plan、console 这些入口共用一套凭证，避免每个环节各配一份 Key 导致调用混乱。

对沐曦赛题来说，这一点尤其重要：赛题二要求用 AI Agent 完成算子迁移、性能分析、Kernel 自动优化和 Benchmark 迭代，Agent 本身要频繁调用模型做代码理解和优化建议。如果 Key 散落在各个脚本里，迭代一次就要改一堆配置。统一通道之后，你只需要维护一份配置，Agent 和推理服务都从同一个地方取。

2.2 拿 Key 与确认接入信息

先到 TaoToken 控制台创建 API Key，入口在 console 页面。创建时建议按用途命名，比如muxi-agent-bench，方便后面在 Agent 日志里区分调用来源。Key 拿到后不要硬编码进代码，走环境变量或配置文件。

接入地址用 API 端点https://taotoken.net/api，注意这个地址不带任何查询参数，保持干净。模型对话入口、coding-plan、api-keys 管理、接入文档这几个页面建议都过一遍，尤其是接入文档，里面写了不同客户端的配置字段差异，后面写settings.json和config.toml时会用到。

注意：Key 只创建一次就够，不要为了“多留几个备用”反复创建，后期排查调用来源会很痛苦。

2.3 沐曦侧环境确认

沐曦赛题依托 MXMACA 全栈软件栈和曦云 C500 算力，官方会提供在线算力资源券，不需要自备硬件。你需要确认的是：驱动版本、MXMACA 软件栈版本、以及 TileLang 的安装状态。赛题一明确要求用国产开源 TileLang 语言开发算子，所以 TileLang 环境必须先跑通一个最小 Kernel，确认编译链路没问题，再去碰 Fused MoE Gemm 这种复杂算子。

这一步的验证动作很简单：写一个最基础的 element-wise add Kernel，用 TileLang 编译并在 C500 上执行，打印结果。能跑通，说明工具链没问题；跑不通，先解决环境，别急着上赛题算子。

3. 可复制配置：settings.json 与 config.toml 骨架

3.1 settings.json：给 Agent 和推理客户端用

settings.json主要给支持 JSON 配置的客户端和 Agent 框架用。核心字段是 API 地址、Key 引用、模型名和超时。下面这份骨架可以直接改：

{ "api_base": "https://taotoken.net/api", "api_key_env": "TAOTOKEN_API_KEY", "default_model": "your-model-name", "timeout_seconds": 120, "max_retries": 3, "agent": { "benchmark_rounds": 5, "warmup_rounds": 2, "concurrency_levels": [1, 8, 16, 32, 64] } }

几个字段说明一下。api_key_env指向环境变量名而不是直接写 Key，这样配置文件可以进版本库，Key 留在本地。concurrency_levels是给 Agent 做 Benchmark 迭代用的，从 1 到 64 逐级加压，方便观察吞吐拐点。warmup_rounds别省，国产 GPU 首次编译 Kernel 有额外开销，不预热直接测会把冷启动时间算进去，数据失真。

3.2 config.toml：给推理服务和 CLI 工具用

config.toml适合推理服务进程和命令行工具。结构上分三段：接入、推理参数、评测参数。

[api] base_url = "https://taotoken.net/api" key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" model = "your-model-name" [inference] max_batch_size = 32 max_seq_len = 8192 kv_cache_dtype = "fp8" enable_fused_moe = true enable_flash_attn = true [benchmark] output_dir = "./bench_results" metrics = ["throughput_tokens_per_sec", "latency_p99_ms", "gpu_mem_peak_mb"]

kv_cache_dtype设成fp8是压显存的关键动作之一，MLA 类算子优化里 KV Cache 压缩是重点，先在配置层打开，再在算子层做深。enable_fused_moe和enable_flash_attn对应赛题二里提到的 FlashInfer、FlashAttention、Fused MOE 这些核心算子，配置里留开关，方便做 A/B 对比。

3.3 环境变量与启动脚本

Key 通过环境变量注入，启动脚本里加一行：

export TAOTOKEN_API_KEY="你的Key"

然后推理服务启动时读取config.toml，Agent 读取settings.json，两边共用同一个环境变量。这样无论你是跑单次验证还是跑多轮 Benchmark，凭证来源只有一个，评测口径自然统一。

4. 验证请求：吞吐与延迟的前后对比动作

4.1 先跑通一次最小请求

配置写好后，先别急着压测，跑一次最小请求确认链路通。用 curl 直接打 API 端点：

curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "your-model-name", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}], "max_tokens": 16 }'

返回正常内容，说明 Key 和通道没问题。这一步失败的话，先查 Key 是否过期、环境变量是否生效，别往下走。

4.2 算子调优前的基线测量

基线测量要固定三件事：输入长度、输出长度、并发梯度。建议用 2048 输入、512 输出作为标准负载，并发从 1 拉到 64。记录三个指标：吞吐（tokens/sec）、P99 延迟（ms）、显存峰值（MB）。

调优前，Fused MoE Gemm 没开或没优化时，典型表现是并发到 16 以上吞吐增长明显放缓，P99 延迟跳升。这时候显存峰值往往也偏高，因为 KV Cache 没有压缩，长序列下显存被吃满，batch 上不去。

4.3 算子调优后的对比

调优动作分两层。第一层是配置层：打开enable_fused_moe、enable_flash_attn，kv_cache_dtype切 fp8。第二层是算子层：用 TileLang 重写 Fused MoE Gemm，把稀疏计算的调度优化掉；MLA 和 NSA 按赛题要求做 KV Cache 压缩和超长文本加速。

调优后重跑同一组负载，对比数据。实测下来，Fused MoE Gemm 优化到位后，MoE 模型的算力利用率会有可见提升，并发 32 路时吞吐曲线不再躺平。MLA 把 KV Cache 压下来之后，长序列场景的显存峰值下降明显，batch 能往上提，每 Token 成本随之下降。

提示：对比时一定要用同一份评测脚本、同一组输入、同一张卡。换任何一项，数据都不可比。

4.4 把每 Token 成本算出来

吞吐和延迟是过程指标，每 Token 成本才是结果指标。简单折算方式：单卡每小时成本除以每小时处理的 Token 数。优化前和优化后各算一次，差值就是你的优化收益。赛题评审看的就是这个差值，所以 Benchmark 脚本里要把这个折算逻辑写进去，自动输出。

5. 本篇常见错排查

5.1 Key 配了但请求 401

最常见的原因是环境变量没生效。export只在当前 shell 有效，如果你在另一个终端启动服务，读不到。解决办法是写进 shell 配置文件，或者在启动脚本里显式 source。另一个原因是settings.json里api_key_env写成了 Key 本身，字段名和值搞混了。

5.2 配置改了但推理服务没生效

config.toml改完要重启服务进程，热加载不一定支持所有字段。尤其是kv_cache_dtype和enable_fused_moe这类影响计算图的参数，必须重启。排查时先确认进程启动日志里打印的配置值，和你文件里写的一致。

5.3 吞吐上不去但显存也没满

这种情况通常是算子调度问题，不是资源问题。检查 Fused MoE Gemm 是否真的走了融合路径，有些框架在特定 shape 下会 fallback 到非融合实现。用 profiling 工具看 Kernel 执行时间分布，如果发现大量小 Kernel 串行执行，说明融合没生效，需要回到 TileLang 层检查调度逻辑。

5.4 Benchmark 数据波动大

国产 GPU 上跑 Benchmark，波动来源有三个：预热不足、并发梯度跨度过大、后台有其他进程占卡。预热至少 2 轮，并发梯度别从 1 直接跳到 64，中间加 8、16、32。跑之前确认没有其他任务在占卡，nvidia-smi或对应工具看一眼。

5.5 Agent 调用超时

Agent 做 Kernel 自动优化时，单次调用可能涉及长代码理解，超时设太短会频繁失败。settings.json里timeout_seconds建议 120 起步，max_retries设 3。如果还是超时，检查是不是模型选得太大，Agent 场景不一定需要最大模型，选一个响应快的更合适。

6. 接入通道与后续动作

配置骨架和验证动作都跑通之后，接下来就是把它用到赛题里。如果你还在搭环境阶段，先去 API Keys 页面把 Key 建好，再对照接入文档把settings.json和config.toml的字段逐个确认，这两个页面是接入的起点。

验证模型链路是否正常，用模型对话入口跑几轮对话，确认通道稳定。如果你打算长期做编码和 Agent 方向的优化，Coding Plan 更适合高频调用场景，成本和配额都更可控。

沐曦两大赛题的核心是算子优化和每 Token 成本压降，而这一切的前提是有一个可复现、口径统一的推理基线。把上面这套配置和验证流程跑顺，你在赛题里的每一次算子改动，都能对应到明确的吞吐、延迟和成本变化。剩下的，就是回到 TileLang 和 MXMACA 里，把 Fused MoE Gemm、MLA、NSA 这些算子一个个啃下来。