【菜科解读】

在中国传统文化中，“生同衾，死同穴”是夫妻情深的终极象征。

从帝王将相到寻常百姓，合葬被视为对“白首不离”誓言的延续。

然而，随着社会观念的变迁、人口结构的转型以及殡葬改革的推进，夫妻合葬的规矩与实践正经历前所未有的变革。

本文将以三个真实案例为线索，结合最新数据与文化解读，探讨这一古老习俗在现代社会的存续与演变。

案例一：北京“双穴墓”的流行：传统与现代的妥协

2023年清明节，北京八宝山革命公墓迎来了一场特殊的合葬仪式。

86岁的张建国与84岁的妻子李淑芬并排躺入双穴墓中，墓碑上镌刻着“一生相伴，永世同眠”的字样。

这对结婚62年的夫妻，生前曾多次向子女表达合葬愿望，认为“阴间也要有个伴”。

张家的选择并非个例。

根据北京市殡葬管理处2023年发布的《北京市殡葬服务需求调研报告》，在参与调查的5000户家庭中，68%的受访者表示“希望与配偶合葬”，其中70岁以上老人占比高达82%。

为满足这一需求，北京多家公墓推出“双穴墓”“家族墓”等新型墓葬形式，价格从10万元至50万元不等。

数据支撑：

北京市双穴墓占比从2018年的35%升至2023年的61%（北京市殡葬协会，2023）。

80%的受访者认为合葬能“缓解对死亡的恐惧”（中国社科院《殡葬文化变迁报告》，2022）。

文化解读：

双穴墓的流行反映了传统合葬观念与现代土地资源紧张的矛盾。

通过“上下叠葬”或“并排埋葬”的设计，既保留了“同穴”的象征意义，又节省了空间，成为城市中产阶层的首选。

案例二：上海“生态葬”合葬：环保理念下的新选择

2024年3月，上海福寿园举办了一场特殊的“树葬合葬仪式”。

65岁的陈明与已故妻子王芳的骨灰被共同埋入一棵桂花树下，墓碑上仅刻有“爱如桂花，四季芬芳”的简短寄语。

这对夫妻生前是环保志愿者，他们留下遗嘱，要求“不占土地、不立墓碑”，子女最终选择了“双人生态葬”。

上海是中国殡葬改革的前沿阵地。

根据上海市民政局2024年数据，全市生态葬（包括树葬、花坛葬、海葬）占比已从2015年的12%跃升至2023年的38%，其中“双人生态葬”占比达15%。

这类葬式费用低廉（通常在1万元以下），且符合“绿色殡葬”政策，逐渐被年轻一代接受。

数据支撑：

2023年，上海选择生态葬的夫妻家庭中，60%年龄在50岁以下（上海市殡葬服务中心，2024）。

92%的受访者认为生态葬“更符合现代价值观”（复旦大学《殡葬方式选择调研》，2023）。

文化解读：

生态葬合葬的兴起，标志着传统“入土为安”观念向“与自然共生”的转变。

它淡化了“阴间团聚”的宗教色彩，强调生前的情感联结与死后的环境责任，成为都市知识分子的新风尚。

案例三：农村“二次合葬”争议：习俗与法律的碰撞

2023年冬，河南省某村发生了一起因“二次合葬”引发的纠纷。

75岁的村民赵老汉去世后，其子欲将父亲与已故母亲合葬，但母亲当年下葬时未预留合葬位置，需挖开墓穴重新安葬。

这一行为遭到族中长辈反对，认为“动土惊魂”会扰乱祖先安宁。

最终，双方闹上法庭，成为当地热议事件。

此类纠纷在农村并非罕见。

根据农业农村部2023年《乡村殡葬习俗调研报告》，在参与调查的200个行政村中，43%存在“二次合葬”现象，其中61%引发过家庭或宗族矛盾。

争议焦点集中在“是否破坏风水”“是否违背逝者意愿”等问题上。

数据支撑：

农村地区合葬费用年均增长12%，2023年达2.3万元（国家统计局农村司，2024）。

35%的村民认为“合葬应尊重子女意愿，而非传统规矩”（华中师范大学《乡村文化变迁研究》，2023）。

文化解读：

农村合葬纠纷的本质是传统宗族观念与现代个体意识的冲突。

随着人口流动加剧，年轻一代对“阴间团聚”的执念减弱，更注重实际需求（如节省土地、方便祭扫），而老年人仍坚守“完整家谱”的文化逻辑。

网友热议：合葬是浪漫还是负担？

@清风明月（32岁，上海）：“合葬是爱情最浪漫的结局，我和老公已经签了双人生态葬协议，死后也要一起看四季变化。

”

@山河故人（58岁，西安）：“老一辈讲究‘同穴’，但现代人观念变了。

我父母选择分开葬，说‘在世时天天吵架，死后各过各的’。

”

@殡葬从业者小李（28岁，长沙）：“最近遇到很多年轻人咨询‘数字合葬’，比如把骨灰做成纪念品分开存放，但通过APP‘云合葬’。

科技正在改写传统。

”

@乡村观察员老王（45岁，山东）：“农村合葬纠纷多是因为‘面子’。

有些家庭明明没钱，也要借钱买双穴墓，就怕被邻居说‘不孝’。

”

@历史爱好者小张（35岁，南京）：“合葬本质是‘生不能同屋，死必同穴’的补偿心理。

但未来土地更紧张，可能连合葬都成奢侈。

”

结语：合葬的未来，在传统与现代之间

从北京的双穴墓到上海的生态葬，再到农村的二次合葬争议，夫妻合葬的规矩正在被重新定义。

它不再是单一的“同穴”模式，而是融合了情感需求、环保理念与现实约束的多元选择。

或许，正如网友所言：“合葬的形式不重要，重要的是生前的珍惜与死后的释怀。

”当科技与文化进一步碰撞，这一古老习俗终将找到属于自己的现代答案。

传说中夫妻合葬到阴间能在一起吗？夫妻合葬规矩

每个人最终都会死亡，哪怕是像秦始皇那样的九五之尊最终也会死去，虽然他们一直在找寻能够长生不老的方法，但死去是自然规律，只是时间早晚的问题，死去后就会去到阴间了。

虽然如此，但在中国的很多地方，还是有夫妻两人死后要葬在一起的风俗。

那夫妻合葬的话有什么讲究呢？一般不同的地方，夫妻合葬的讲究是不一样的，但现在一般都讲究男左女右，这也是大众普遍比较接受的合葬方法，但古时候，多数是男右女左下葬的，就连孔老夫子在做阴阳先生时，也是用的男右女左的方法来进行安葬的。

其实人死后怎么葬，还是要尊重死者本人的遗愿为好，但不管是怎样的方式，只要是大家普遍认可的就都是可以的。

英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎

尤其是在 Coding Agent 爆发之后，算力问题变得前所未有地尖锐。

Claude Code、Codex、Cursor 等产品正在把 AI 从「问答工具」变成「持续运行的软件协作者」，单次会话轻松突破 50K tokens，系统负载转向了更极端、更复杂的智能体负载。

最近有关算力的大新闻层出不穷。

今天的最新消息：马斯克的 SpaceX 与 Anthropic 宣布达成了重磅协议，超过 22 万块英伟达 GPU 将为 Anthropic 所用。

而 Anthropic 对与 SpaceX 合作开发未来的太空算力体系「表示有兴趣」。

在如此庞大的算力需求下，除了开源还有节流。

也是今天的最新消息：OpenAI 发布了多路径可靠连接 (MRC)，可帮助大型 AI 训练集群更快、更可靠地运行，并减少 GPU 时间的浪费。

我们知道，即便只是单 GPU 吞吐率上的微小提升，一旦应用到生产级集群中，也能够在服务持续增长需求的同时，节约相当可观的算力。

来自 LightSeek Foundation 的一个小团队，在两个月时间内打造了一个全新的，号称「光速」的大模型推理引擎 TokenSpeed。

这一引擎拥有 TensorRT LLM 级别的性能，vLLM 级别的易用性。

并且拥有 NVIDIA Blackwell 上最快的 MLA 注意力内核。

一经发布，TokenSpeed 就受到了英伟达发推文力荐。

目前，该引擎已经开源。

让我们参阅其技术博客，来深入了解「光速」引擎的技术细节。

博客标题：TokenSpeed: A Speed-of-Light LLM Inference Engine for Agentic Workloads 博客链接：https://lightseek.org/blog/lightseek-tokenspeed.html Github 链接：https://github.com/lightseekorg/tokenspeed TokenSpeed 技术简介 TokenSpeed 从第一性原理出发，专门为智能体推理场景设计。

它为智能体负载提供接近「光速级」的推理能力，核心包括：基于编译器的并行建模机制、高性能调度器、安全的 KV 资源复用约束、支持异构加速器的可插拔分层 kernel 系统，以及用于低开销 CPU 侧请求入口的 SMG 集成。

建模层采用本地 SPMD（Single Program, Multiple Data，单程序多数据）设计，在性能与易用性之间取得平衡。

TokenSpeed 允许开发者在模块边界指定 I/O placement 注解。

随后，一个轻量级静态编译器会在模型构建过程中自动生成所需的 collective operation，从而无需手动实现通信逻辑。

TokenSpeed 调度器将控制平面（control plane）与执行平面（execution plane）解耦。

控制平面使用 C++ 实现，并被构建为一个有限状态机（FSM），结合类型系统，在编译期而非运行期强制执行安全资源管理，包括 KV cache 状态转移与使用。

请求生命周期、KV cache 资源以及重叠执行时序，都通过显式 FSM 状态迁移与所有权语义进行表示，因此系统正确性并非依赖约定，而是由一个可验证的控制系统来保证。

执行平面则使用 Python 实现，以保持开发效率，使研究人员与工程师能够更快进行功能迭代，并降低整体认知负载。

TokenSpeed 的 kernel 层将 kernel 从核心引擎中解耦，并将其视为一级模块化子系统。

它提供了可移植的公共 API、集中的注册与选择机制、组织良好的实现结构、面向异构加速器的可扩展插件机制、经过整理的依赖体系，以及统一的快速迭代基础设施。

与此同时，团队还针对 NVIDIA Blackwell 架构进行了大量性能优化。

例如，他们构建了当前智能体负载场景下速度最快的 MLA（Multi-head Latent Attention，多头潜在注意力）kernel 之一。

在 decode kernel 中，由于部分场景下「num_heads」较小，团队通过对「q_seqlen」与「num_heads」进行分组，以更充分利用 Tensor Core 的计算能力。

而 binary prefill kernel 则包含了经过精细调优的 softmax 实现。

目前，TokenSpeed MLA 已被 vLLM 采用。

TokenSpeed 性能预览 Coding Agents（编码智能体）带来了异常严苛的推理工作负载，上下文通常会超过 50K tokens，对话也经常跨越数十轮。

大多数公开基准测试并不能充分捕捉这种行为。

研发团队与 EvalScope 团队一起，基于 SWE-smith 轨迹对 TokenSpeed 进行评估，这些轨迹密切反映了生产环境中 Coding Agents 的流量情况。

由于生成速度对 Agent 的用户体验至关重要，因此，团队的目标是在维持单用户 TPS（每秒 token 数）下限的同时，最大化单 GPU 的 TPM（每分钟 token 数）—— 通常是 70 TPS，有时是 200 TPS 或更高。

此外，研发团队针对 TensorRT-LLM（目前 NVIDIA Blackwell 平台上的最高水平）对这一设计进行了基准测试，并在认为针对 Agentic workloads 存在更好权衡的地方，采取了与之不同的设计方案。

下图展示了在不同部署配置下（无 PD 解耦），TokenSpeed 与 TensorRT-LLM 的 Kimi K2.5 性能帕累托曲线（Pareto curves）。

每条曲线都以 TPS/User（横轴）作为延迟指标，以 TPM/GPU（纵轴）作为吞吐指标，并通过扫描并发数绘制而成。

对于 Coding Agents（高于 70 TPS/User），最佳配置是 Attention TP4 + MoE TP4。

在这一配置下，TokenSpeed 在整个帕累托前沿上均优于 TensorRT-LLM：在最低延迟场景下（batch size 1）大约快 9%，在 100 TPS/User 附近吞吐量大约高 11%。

团队表示，他们的核心优化之一是 TokenSpeed MLA。

下图对比了 TokenSpeed MLA 与 TensorRT-LLM 的 MLA，后者是目前 NVIDIA Blackwell 上的 SoTA。

可以看出来，优化后的二进制版本预填充内核（prefill kernel），使用 NVIDIA 内部旋钮来微调 softmax 实现，在 Coding Agents 的五种典型预填充工作负载（带长前缀 KV cache 的 prefill）中，都超过了 TensorRT-LLM 的 MLA。

解码内核则将查询序列轴折叠进头轴，以更好地填充 BMM1 的 M tile，从而提升 Tensor Core 利用率。

结合其他优化，在带有 speculative decoding 的典型解码工作负载中（batch size 为 4、8、16，且带长前缀 KV cache），这使得相对于 TensorRT-LLM 来说，延迟几乎降低了一半。

最后，研发团队也表示，该项目于 2026 年 3 月中旬启动开发，虽然目前展示了惊人的性能，但仍有大量底层代码（如 PD 分离、KV 存储等）正在合并和完善中，接下来将继续推进。

从上述性能表现来看，不难看出，TokenSpeed 的出现旨在通过更现代化的架构设计，打破传统推理框架在易用性与极致性能之间的平衡点，为大规模 Agent 部署提供了一个高性能、开源的底座。

而英伟达的力荐，也说明推理引擎正在成为 Agent 时代基础设施竞争的一个新焦点。

更多信息，请参阅原博客！ 参考链接： https://x.com/lightseekorg/status/2052048105412141376 https://x.com/NVIDIAAI/status/2052061195381911806