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title: "Inferact 让 TPU 跑 Kimi K3 比 GB200 快 57%"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-09-26T22:39:44.969Z"
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# Inferact 让 TPU 跑 Kimi K3 比 GB200 快 57%

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 9月27日 · 探所 Curio

_vLLM 原班人马绕过 XLA、手写 megakernel,在同条件对比中把带宽更高的 GB200 甩开 57%,代码已开源。_

Inferact 同条件跑 benchmark:16 块 TPU v7 对 16 块 GB200,均跑 Kimi K3 与 vLLM。TPU 每秒 709 token,GB200 为 452,快 57%。

提速靠 Pallas megakernel 把 92 层 MoE 塞进一个进程，加 DSpark 推测解码。TPU v7 带宽 7380 GB/s 低于 GB200 的 8000 GB/s,优势来自软件；代码已开源。

### 数字与背景
- **裸速对比**：关掉推测解码后，batch size 为 1 时 TPU 每秒 249 token、GB200 为 127;batch size 放大到 8,TPU 达到 865,GB200 为 636。
- **精度无损**：greedy decoding 验证下，Kimi K3 在 TPU 上的 GPQA-Diamond 得分 94.4%、GSM8K 97.2%,与 GPU 结果一致。
- **公司与融资**：Inferact 去年 11 月成立，今年 1 月出走创业，1.5 亿美元种子轮由 a16z 与 Lightspeed 领投，估值 8 亿美元；CEO Simon Mo、联合创始人 Woosuk Kwon、首席科学家游凯超。

## 来源档案
- **量子位**
- 中文科技媒体，编译自 Inferact 官方博客《700 TPS on Kimi K3: A Case for TPU Megakernels》
- 转述一手博客，数字与结论与官方口径一致；但属二手编译，benchmark 配置与测试方法未经第三方复现。

## 延伸阅读
- **TPU 软件栈的缝隙** · qbitai.com(8 分钟) — TPU 官方工具链 XLA 在跨 92 层调度上找不到最优解，绕过它手写 Pallas 反成优势 —— 对做推理优化的人这比 57% 本身更有信息量。
- **开源回馈与生态位** · qbitai.com(6 分钟) — Inferact 与 Google Cloud 的联合成果全部回馈上游，目标是把 TPU 做成 vLLM 一流支持对象，这关系到推理引擎的硬件中立性走向。

## 来源
1. [qbitai.com](https://www.qbitai.com/2026/09/497425.html)

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