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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。注：Codex-R32 是由 GPT-5.6 Sol 模型设计定制的 CPU，运行环境是 Turing Complete 提供的计算机科学教育与解谜游戏沙盒。视频将游戏画面叠加在持续脉动的 CPU 电路示意图上。

B | 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。示意图展示了处理器门电路、寄存器、内存、算术逻辑单元（ALU）等模块，界面还实时显示周期计数器、模拟速度以及内存和寄存器数值。演示运行的《毁灭战士》使用 C 语言编写的 PureDOOM 移植版，并编译为原生 RV32IM 机器码，直接运行在 Codex-R32 上。

C | 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。

D | 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。

E | 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。