通过利用解码引擎闲置的存储网卡（SNIC）带宽读取缓存，并配合高速计算网络（RDMA）将其传输至预填充引擎，DualPath实现了集群存储带宽的全局池化与动态负载均衡。 在以往的理解中，谁负责计算谁就去搬数据。但DualPath认为，缓存可以先加载到解码引擎中，再通过高性能RDMA网络传输至预填充引擎。 推理引擎： 每个引擎管理一块GPU，严格区分为预填充（PE）和解码（DE）。流量管理器： 负责H2D/D2H拷贝、引擎间传输以及SNIC存储读写。中央调度器： 担任“大脑”角色，实时决策每一条请求该走哪条路，从而实现全局带宽的最大化利用。 通过在两条路径间动态分配负载，系统将集群中原本闲置的解码侧存储网卡（SNIC）带宽完全释放，构建起一个全局可调度的存储I/O资源池。 PE读取路径： 命中Token的KV-Cache从存储读入PE缓冲区。在每层计算前，该层缓存传输至PE HBM，与计算过程重叠执行。计算完成后，全量KV-Cache传回DE缓冲区以形成完整上下文。DE读取路径： KV-Cache直接进入DE缓冲区。在PE预填充期间，对应层的缓存跨节点传输至PE HBM（计算重叠）。计算结束后，PE仅需传回新生成的KV-Cache片段与DE原有缓存合并。解码与持久化： DE缓冲区接收完整KV-Cache后启动解码，执行H2D拷贝并随后释放CPU内存。虽然引入缓冲增加了DRAM压力，但能显著降低GPU显存占用并优化首字延迟（TTFT）。生成过程中，每累积满一个Block（如 64 Token）即触发异步持久化。 其次是自适应请求调度器： 调度器会盯着每个节点的磁盘队列长度和Token数。系统会优先将任务分配给I/O压力较小且计算负载较轻的节点，从根本上避免单侧网卡或单点计算资源的拥塞。 如开头所说，在离线推理中，DualPath 将端到端吞吐量提高了高达1.87倍，在线服务吞吐量平均提升1.96倍，显著降低了首字延迟（TTFT），且保持了极其稳定的Token间延迟（TBT）。 它成功利用了解码引擎原本被浪费的I/O带宽，配合自适应调度和严谨的流量隔离机制，在不增加硬件成本的前提下，大幅提升了智能体LLM推理系统的效率。