Meta公司内部团队与vLLM、PyTorch展开深度技术合作，成功推出预填充/解码分离技术（prefill/decode disaggregation），这项突破性技术显著提升了大规模语言模型在生产环境中的推理性能。通过将推理过程分解为预填充...

大型语言模型（LLM）推理过程中的非确定性问题正成为制约科学研究可重复性的关键障碍。即使将温度参数调整为0（贪婪采样模式），ChatGPT等模型仍无法保证输出结果的确定性。这种现象不仅存在于API服务中，即使在本地...

英伟达正式推出全新Rubin CPX GPU，该芯片专为处理超过100万token的超长上下文窗口而设计，标志着人工智能推理基础设施迈向新阶段。采用“分解式推理”架构理念，Rubin CPX针对视频生成、复杂软件开发等长序列上下文任...

当前机器人控制策略的部署，通常面临着预测与执行之间的同步瓶颈，这可能导致系统响应迟滞和效率低下。Hugging Face博客最新分享的“异步推理”（Asynchronous Inference）技术，为解决这一难题提供了创新方案。该技术...

vLLM是一款开源的大语言模型推理引擎，近日其团队发布了全新的V1架构。本文深入剖析了vLLM V1架构如何通过OpenAI兼容API服务器和核心引擎高效处理推理请求，实现业界领先的文本生成性能。该架构优化了推理请求的处理...

传统大型语言模型(LLM)系统普遍存在硬件利用率低下的问题，主要源于GPU内核的序列化启动及跨设备通信开销。一支研究团队创新性地开发出专用编译器，可将LLM推理过程自动编译为单一megakernel（超级内核），通过三大...

首份关于大语言模型（LLM）服务经济学的综合模型揭示，随着AI公司竞相部署高token消耗的推理模型和智能体，当前扩展推理能力的方法比预期更快遭遇瓶颈。研究发现，网络延迟而非带宽成为主要瓶颈，阻碍了公司通过简单...

近日，一篇关于将大语言模型（LLMs）编译为单一MegaKernel以实现低延迟推理的技术文章引发广泛讨论。该技术通过优化编译器设计，将传统需要多个内核调用的LLM推理过程整合为高度融合的单一内核，显著减少了内核启动...