需求人群:
"FlashInfer适合需要高性能LLM推理和部署的开发者和研究人员,尤其是那些需要在GPU上进行大规模语言模型推理的应用场景。"
使用场景示例:
在自然语言处理任务中,使用FlashInfer加速大型语言模型的推理过程,提高模型响应速度。
在机器翻译应用中,通过FlashInfer优化模型的注意力机制,提升翻译质量和效率。
在智能问答系统中,利用FlashInfer的高效内核实现快速的文本生成和检索功能。
产品特色:
高效的稀疏/密集注意力内核:支持单个和批量的稀疏和密集KV存储的注意力计算,能够在CUDA核心和Tensor核心上实现高性能。
负载平衡调度:通过解耦注意力计算的计划和执行阶段,优化可变长度输入的计算调度,减少负载不平衡问题。
内存效率优化:提供级联注意力机制,支持层次化的KV缓存,实现高效的内存利用。
自定义注意力机制:通过JIT编译支持用户自定义的注意力变体。
与CUDAGraph和torch.compile兼容:FlashInfer内核可以被CUDAGraphs和torch.compile捕获,实现低延迟推理。
高效的LLM特定操作:提供高性能的Top-P、Top-K/Min-P采样融合内核,无需排序操作。
支持多种API:支持PyTorch、TVM和C++(头文件)API,方便集成到不同项目中。
使用教程:
1. 安装FlashInfer:根据系统和CUDA版本选择合适的预编译轮子进行安装,或从源代码构建。
2. 导入FlashInfer库:在Python脚本中导入FlashInfer模块。
3. 准备输入数据:生成或加载需要进行注意力计算的输入数据。
4. 调用FlashInfer的API:使用FlashInfer提供的API进行注意力计算或其他操作。
5. 获取结果:处理和分析计算结果,应用于具体的应用场景。
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专为 AI 设计的 GPU 云平台,提供高性能基础设施和全天候支持。
CoreWeave GPU 云计算是一个专为人工智能工作负载打造的云平台,提供灵活且高效的 GPU 集群,能够满足企业在大规模计算和存储方面的需求。它的主要优势包括极高的性能、可靠性和可扩展性,适合各种 AI 应用场景。通过 CoreWeave,用户能够显著降低云成本,同时提升服务响应速度,是 AI 创新的理想选择。
FlashInfer是一个用于大型语言模型服务的高性能GPU内核库。
FlashInfer是一个专为大型语言模型(LLM)服务而设计的高性能GPU内核库。它通过提供高效的稀疏/密集注意力机制、负载平衡调度、内存效率优化等功能,显著提升了LLM在推理和部署时的性能。FlashInfer支持PyTorch、TVM和C++ API,易于集成到现有项目中。其主要优点包括高效的内核实现、灵活的自定义能力和广泛的兼容性。FlashInfer的开发背景是为了满足日益增长的LLM应用需求,提供更高效、更可靠的推理支持。
高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案
这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核,该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。
TensorDock 提供高性能的云端 GPU 服务,专为深度学习、AI 和渲染工作负载设计。
TensorDock 是一个为需要无可妥协可靠性的工作负载而构建的专业云服务提供商。它提供多种 GPU 服务器选项,包括 NVIDIA H100 SXMs,以及针对深度学习、AI 和渲染的最具成本效益的虚拟机基础设施。TensorDock 还提供全托管容器托管服务,具备操作系统级监控、自动扩展和负载均衡功能。此外,TensorDock 提供世界级别的企业支持,由专业人员提供服务。
开源的高性能语言模型,支持多端应用。
Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型,参数规模从0.5B到72B不等,旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色,特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布,标志着在大型语言模型领域的一次重要进步,为开发者和研究者提供了强大的工具。
引领RISC-V革命,提供高性能计算密度
SiFive是RISC-V架构的领导者,提供高性能、高效率的计算解决方案,适用于汽车、AI、数据中心等应用。其产品以优越的性能和效率,以及全球社区的支持,推动了RISC-V技术的发展和应用。
AI创新的优化计算赋能者
LLM GPU Helper 是一个专注于人工智能领域的在线平台,提供GPU内存计算、模型推荐和大模型知识库访问等服务。它通过量身定制的建议和专家知识,帮助企业加速AI应用,深受超过3500名用户的信赖,并获得了5.0的高评分。平台的主要优点包括高准确度的GPU内存计算器、个性化的模型推荐、全面的知识库访问以及对小型企业和初创公司的特别支持。
帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例
GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder,用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例,并比较它们的价格、配置和性能等信息,从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算,GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能,让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选,从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。
NVIDIA GPU上加速LLM推理的创新技术
ReDrafter是一种新颖的推测性解码方法,通过结合RNN草稿模型和动态树注意力机制,显著提高了大型语言模型(LLM)在NVIDIA GPU上的推理速度。这项技术通过加速LLM的token生成,减少了用户可能经历的延迟,同时减少了GPU的使用和能源消耗。ReDrafter由Apple机器学习研究团队开发,并与NVIDIA合作集成到NVIDIA TensorRT-LLM推理加速框架中,为使用NVIDIA GPU的机器学习开发者提供了更快的token生成能力。
高性能混合专家语言模型
DeepSeek-V2.5-1210是DeepSeek-V2.5的升级版本,它在多个能力方面进行了改进,包括数学、编码和写作推理。模型在MATH-500基准测试中的性能从74.8%提高到82.8%,在LiveCodebench (08.01 - 12.01)基准测试中的准确率从29.2%提高到34.38%。此外,新版本优化了文件上传和网页摘要功能的用户体验。DeepSeek-V2系列(包括基础和聊天)支持商业用途。
Flux 是一个用于 GPU 上张量/专家并行的快速通信重叠库。
Flux 是由字节跳动开发的一个高性能通信重叠库,专为 GPU 上的张量和专家并行设计。它通过高效的内核和对 PyTorch 的兼容性,支持多种并行化策略,适用于大规模模型训练和推理。Flux 的主要优点包括高性能、易于集成和对多种 NVIDIA GPU 架构的支持。它在大规模分布式训练中表现出色,尤其是在 Mixture-of-Experts (MoE) 模型中,能够显著提高计算效率。
146亿参数的高性能MoE模型
Skywork-MoE是一个具有146亿参数的高性能混合专家(MoE)模型,拥有16个专家和22亿激活参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来。引入了两种创新技术:门控逻辑归一化,增强专家多样化;自适应辅助损失系数,允许层特定的辅助损失系数调整。Skywork-MoE在各种流行基准测试中,如C-Eval、MMLU、CMMLU、GSM8K、MATH和HumanEval,展现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。
高性能、成本效益高、气候对齐的云平台
Crusoe提供可扩展的、气候对齐的数字基础设施,专为高性能计算和人工智能优化。我们的创新方法通过使用浪费的、孤立的或清洁能源来减少温室气体排放,支持能源转型,并最大化资源效率。
提供全球最便宜的GPU云服务,助力自托管AI/ML开发。
Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台,通过虚拟化技术,帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉,相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号,如NVIDIA Tesla T4、A100等,并提供7+ Gbps的网络连接,确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本,加速模型训练和部署,推动AI技术的普及和应用。
高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
以低成本实现高性能的大型语言模型
JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型,通过使用公共数据集和优化的训练方法,以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数,大幅降低了计算成本,同时保持了优异的性能。
高性能云和云基础设施,适用于AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。
Denvr Dataworks提供高性能云和云基础设施,支持AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。我们的平台提供强大的计算和存储能力,帮助用户实现高效的数据处理和分析。无论您是开发人员、数据科学家还是企业用户,Denvr Dataworks都可以为您提供可靠和高性能的云解决方案。我们提供灵活的定价和弹性的资源配置,让您能够根据需求进行扩展和优化。
GPUX - 快速运行云GPU
GPUX是一个快速运行云GPU的平台。它提供了高性能的GPU实例,用于运行机器学习工作负载。GPUX支持各种常见的机器学习任务,包括稳定扩散、Blender、Jupyter Notebook等。它还提供了稳定扩散SDXL0.9、Alpaca、LLM和Whisper等功能。GPUX还具有1秒冷启动时间、Shared Instance Storage和ReBar+P2P支持等优势。定价合理,定位于提供高性能GPU实例的云平台。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
加速科学发现,引领量子计算的未来。
Azure Quantum 是微软推出的量子计算平台,旨在通过先进的量子计算技术加速科学研究和材料科学领域的发现。它通过结合人工智能、高性能计算和量子计算,提供了一套完整的工具和资源,以帮助研究人员和开发者在量子领域取得突破。Azure Quantum 的愿景是将250年的科学进步加速到未来25年,通过量子超级计算机解决人类面临的最困难问题。
高效能AI计算引擎,集成多种计算单元,提供高内存带宽。
SiFive Intelligence XM系列是SiFive推出的高效能AI计算引擎,通过集成标量、向量和矩阵引擎,为计算密集型应用提供极高的性能功耗比。该系列继续SiFive的传统,提供高效的内存带宽,并通过开源SiFive Kernel Library来加速开发时间。
领先的LLM服务提供平台
Mooncake是Kimi的服务平台,由Moonshot AI提供,是一个领先的大型语言模型(LLM)服务。它采用了以KVCache为中心的解耦架构,通过分离预填充(prefill)和解码(decoding)集群,以及利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的解耦缓存。Mooncake的核心是其KVCache中心调度器,它在确保满足延迟相关的服务级别目标(SLOs)要求的同时,平衡最大化整体有效吞吐量。与传统研究不同,Mooncake面对的是高度过载的场景,为此开发了基于预测的早期拒绝策略。实验表明,Mooncake在长上下文场景中表现出色,与基线方法相比,在某些模拟场景中吞吐量可提高525%,同时遵守SLOs。在实际工作负载下,Mooncake的创新架构使Kimi能够处理75%以上的请求。
NVIDIA Project DIGITS 是一款桌面超级计算机,专为 AI 开发者设计,提供强大的 AI 性能。
NVIDIA Project DIGITS 是一款基于 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片的桌面超级计算机,旨在为 AI 开发者提供强大的 AI 性能。它能够在功耗高效、紧凑的形态中提供每秒一千万亿次的 AI 性能。该产品预装了 NVIDIA AI 软件栈,并配备了 128GB 的内存,使开发者能够在本地原型设计、微调和推理高达 2000 亿参数的大型 AI 模型,并无缝部署到数据中心或云中。Project DIGITS 的推出标志着 NVIDIA 在推动 AI 开发和创新方面的又一重要里程碑,为开发者提供了一个强大的工具,以加速 AI 模型的开发和部署。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型,性能卓越
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型,分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重,还全面开放了训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台,为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
为您的工作流程选择合适的云GPU供应商。
Cloud GPUs是一个网站,帮助您比较和选择适合您工作流程的云GPU供应商。该网站列出了多家云GPU提供商及其GPU型号和价格,方便您快速找到合适的GPU资源。无论您是进行机器学习训练、科学计算还是图形渲染,Cloud GPUs都能为您推荐高性能且经济实惠的云GPU解决方案。
Gemini Pro 是 Google DeepMind 推出的高性能 AI 模型,专注于复杂任务处理和编程性能。
Gemini Pro 是 Google DeepMind 推出的最先进 AI 模型之一,专为复杂任务和编程场景设计。它在代码生成、复杂指令理解和多模态交互方面表现出色,支持文本、图像、视频和音频输入。Gemini Pro 提供强大的工具调用能力,如 Google 搜索和代码执行,能够处理长达 200 万字的上下文信息,适合需要高性能 AI 支持的专业用户和开发者。
Gemma 3 是基于 Gemini 2.0 技术的轻量级、高性能开源模型,专为单 GPU 或 TPU 设备设计。
Gemma 3 是 Google 推出的最新开源模型,基于 Gemini 2.0 的研究和技术开发。它是一个轻量级、高性能的模型,能够在单个 GPU 或 TPU 上运行,为开发者提供强大的 AI 能力。Gemma 3 提供多种尺寸(1B、4B、12B 和 27B),支持超过 140 种语言,并具备先进的文本和视觉推理能力。其主要优点包括高性能、低计算需求以及广泛的多语言支持,适合在各种设备上快速部署 AI 应用。Gemma 3 的推出旨在推动 AI 技术的普及和创新,帮助开发者在不同硬件平台上实现高效开发。
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