LLM Inference

Μηχανικός συντονίζει υποδομή για SAEM MoE inference

SAEM: πώς τα στάδια συλλογισμού μειώνουν το κόστος των MoE μοντέλων

Το SAEM οργανώνει το MoE inference ανά reasoning stage για να μειώσει μεταφορές, cache churn και fragmented kernels. Τι έδειξε και πώς ελέγχεται σε production.

Прочетете повечеSAEM: πώς τα στάδια συλλογισμού μειώνουν το κόστος των MoE μοντέλων
GPU инфраструктура за KVBoost и повторно използване на KV кеша в LLM

KVBoost: по-бързи LLM, когато общото съдържание не се намира в началото

KVBoost използва повторно блокове от KV кеша извън общия префикс, като използва „seam repair“ и контролиран бюджет на паметта.

Прочетете повечеKVBoost: по-бързи LLM, когато общото съдържание не се намира в началото
Тестване на GPU ядро при реална задача за извличане на заключения чрез метода LLM4LLM

LLM4LLM: защо бързото ядро за GPU трябва да се тества в рамките на реалния модел

LLM4LLM съчетава профилиране, търсене в ядрото и валидиране в рамките на модела, така че скоростта да се докаже при реалната работна натоварване при извличане на заключения.

Прочетете повечеLLM4LLM: защо бързото ядро за GPU трябва да се тества в рамките на реалния модел
Μηχανικός αξιολογεί hardware για MoE μοντέλα στην άκρη

MoE μοντέλα στην άκρη: γιατί η cache δεν λύνει μόνη της το bandwidth bottleneck

Τα MoE μοντέλα στην άκρη περιορίζονται από το bandwidth. Δείτε τι έδειξαν Qwen3, expert cache και cache-aware routing σε σύγχρονο consumer hardware.

Прочетете повечеMoE μοντέλα στην άκρη: γιατί η cache δεν λύνει μόνη της το bandwidth bottleneck