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日前，在2026 CCF全国高性能计算学术大会上，是石科技发布TokenFleet分布式调度框架。该框架面向大模型推理集群的请求路由、跨机房容量协同和混合负载治理，尝试通过提升有效Token（词元）产出，降低单位有效产出的服务成本，为国产算力规模化推理提供新的调度思路。

随着大模型应用从单点部署走向规模化服务，推理集群不仅要处理高并发请求，还要同时承载短对话、长上下文文档、离线批量任务等多种业务。不同租户对首Token响应、生成速度、完成时限等要求各不相同。若调度策略简单，容易出现部分实例排队、另一些容量闲置的情况，长请求与批量任务还可能挤压实时交互，造成超时、取消和重复计算，消耗资源却难以形成合格交付。

是石科技相关负责人介绍，TokenFleet分布式调度框架包含三项关键技术。TokenPilot负责同一模型池内的请求选点，既考虑KV缓存复用带来的计算节省，也评估排队等待代价。它会结合输入规模、输出预算、可复用前缀、队列状态、在途Token和预测延迟等因素筛选候选实例，避免请求集中涌向缓存命中率高的实例而产生新的等待。数据显示，在所测显卡集群与负载条件下，采用预测延迟路由后，P95（95分位）首Token延迟降低32.4%，P50（50分位）首Token延迟降低71.3%。

FleetMind面向跨机房容量协同。它汇聚各机房模型可用性、实时容量和网络状态，先选择执行机房，再由本地决策引擎选择具体实例。当热点机房出现排队时，系统会评估其他机房是否具备同版本模型就绪端点和服务余量，并在满足权限与数据地域约束的前提下，判断是否承接跨地域请求。

SLOMax负责混合负载治理。它依据输入长度、输出预算、任务类型和租户服务目标识别工作量，按等级准入、分池排队并协调容量，减少长容量压力和批量负载对交互请求的干扰。相关测算示例显示，采用流控协同调度后，达标输出吞吐量提高约29.4%。

上述负责人表示，未来，公司将围绕“国产Token优化工厂”持续打磨软件能力，推动通用、高频推理服务更经济、更稳定地运行。（记者 马爱平）

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