AI Agent 规模化落地之下，高并发、强隔离代码沙箱已然成为 大模型 的核心基建，但国产算力与 AI 软件长期存在的性能鸿沟，政企的国产化业务落地依旧面临困难。

近日，海光信息技术股份有限公司与 Cube Sandbox 完成联合深度适配，针对海 光  C86 系列： x86 国产 CPU 平台完成了从应用架构、微服务链路到 Linux 内核调度的全栈软硬协同适配，彻底解决了高并发 MicroVM 沙箱场景下的调度抖动、长尾延迟、跨 NUMA 内存访问延迟三大核心痛点，为政务、金融、能源等行业国产化、高性能、硬件级安全的 AI Agent 基础设施提供了最佳落地方案。

◆一、严重性能缺陷，如何解决？◆

Cube Sandbox 是腾讯云开源的 AI Agent 沙箱基础设施，基于 RustVMM 与 KVM 实现硬件隔离，单机端到端冷启动可低至 60 ms，目前用于代码解释、智能体调度。

而海光 C86 作为主流国产 x86 算力芯片，主要适配于信创数据中心场景，但仅初次联合压测就暴露了严重的性能缺陷。比如，50 并发下延迟远超同类海外架构，并发量上升后 CPU 持续高负载，锁竞争、跨节点通信消耗了大量算力。

底层的根源来自软硬件多重冲突：防护机制带来高指令开销、CPU 节能退出延迟高、多 NUMA 架构跨节点通信损耗大、原生内核锁机制不匹配国产芯片拓扑，仅做编译兼容根本无法根治问题。

◆释放硬件算力，分层全栈优化◆

遇见问题不要怕，为解决以上问题，海光团队进行了应用、内核两层落地优化方案：

◆ 应用架构重构，拆分全局锁为四层细粒度独立锁，锁竞争开销大幅下降，算力利用率提升了十倍；

◆ 调整沙箱动态探活周期，消除固定休眠带来的额外延迟；

◆ 优化 gRPC 多次调用链路，合并请求、复用连接，收敛链路累积延迟，单轮优化直接将延迟降至 720ms。

◆ 内核深度定制配套适配 NUMA 感知自旋锁，调度优先复用同节点 CPU，减少跨节点中断与缓存冲突，无需改动业务代码就可“一键启用”。在两层优化叠加后，50 并发场景 P99 延迟稳定低于 500ms，单沙箱冷启动仅 83.5ms，无请求超时、系统运行平稳。

◆ 原始兼容状态：延迟 2687ms，高并发大量超时；

◆ 应用层优化后：延迟 720ms，基础可用但长尾偏高；

◆ 全栈协同优化：延迟＜500ms，稳定商用零超时。优化后整体延迟降幅超 81%，服务器承载能力大幅提升，调优流程可复用至海光新一代高端服务器集群。

在本次合作中，也厘清了我们对于产业的一些认知：软件并发缺陷会在国产多核平台被放大，而单纯硬件升级则难以突破性能上限；基础兼容不等于深度适配，AI 虚拟化场景需要芯片、内存、内核、应用多层耦合调优。

海光与 Cube Sandbox 的联合优化，一方面印证了国产芯片与云原生 AI 软件协同的巨大潜力；另一方面也代表了面向 AI 规模化发展趋势，只有双方持续共建技术体系，才能继续为关键行业提供安全、低成本的国产化智算底座，为 AI 软硬件生态的持续发展作出贡献。

Cube Sandbox 是腾讯云开源的一款基于 RustVMM 与 KVM 构建的高性能、开箱即用的安全沙箱服务。它既支持单机部署，也能方便地扩展到多机集群。对外兼容 E2B SDK，可在 60ms 内创建具备完整服务能力的硬件隔离沙箱，并将内存开销控制在 5MB 以内。

全栈软硬适配落地！海光信息 × Cube Sandbox 打造高性能 AI 沙箱底座

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海光C86与CubeSandbox完成全栈适配，解决高并发沙箱场景下调度抖动、长尾延迟等核心痛点，优化后延迟降幅超81%，为政务、金融等行业提供高性能国产化AIAgent基础设施。

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