@PyTorch:一个运行时,多种GPU架构,零厂商特定模型代码。在这篇博文中,TokenSpeed团队 @l…
摘要
TokenSpeed-Kernel是一个可移植、高性能的内核系统,用于LLM推理,实现零厂商特定模型代码,并支持多种GPU架构,在AMD MI355X上实现高达3.6倍的吞吐量提升。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/25 19:25
一个运行时,多种 GPU 架构,零厂商定制模型代码。
在这篇博文中,TokenSpeed 团队 (@lightseekorg) 介绍了 TokenSpeed-Kernel,一个为现代 LLM 推理构建的可移植高性能内核系统。以 GPT-OSS 120B 为案例,他们展示了针对 @AIatAMD 和 @NVIDIAAI GPU 的专用内核如何通过通用 API 无缝共存。这种统一方法在 AMD MI355X 上实现了高达 3.6 倍的吞吐量提升,且无需对底层模型逻辑进行任何修改。
博文链接见评论区。
相似文章
@PyTorch: LightSeek (@lightseekorg) TokenSpeed 为 Thinking Machines Lab 的 Inkling 模型提供 Day-0 优化的 FP4 推理支持…
LightSeek 的 TokenSpeed 为 Thinking Machines Lab 的 Inkling 模型提供 Day-0 优化的 FP4 推理支持,支持 NVIDIA 和 AMD 加速器,基于 PyTorch 并与 vLLM 合作。
TokenSpeed:面向智能体工作负载的"光速"LLM推理引擎(5分钟阅读)
Lightseek发布TokenSpeed,一款面向智能体工作负载优化的高性能LLM推理引擎,采用编译器驱动的并行技术和先进的内核优化,相关技术已被vLLM采纳。
@PyTorch: 开源放大全栈优势,实现最低令牌成本。PyTorch就是一个典型例子:自推出以来……
NVIDIA详细介绍了其与PyTorch等开源生态系统共同开发的全栈推理软件,如何在Blackwell GPU上将令牌成本降低多达5倍,来自Baseten、Cognition、Deep Infra等的实际部署展示了性能提升。
@PyTorch: PyTorch 成员 Meta 刚刚开源了一个 GPU 内核,使注意力在 NVIDIA Blackwell 上加速 2.3 倍。TLX Block Atte…
Meta 开源了 TLX Block Attention,这是一个 warp 特化的 Triton 内核,在 NVIDIA Blackwell GPU 上为块对角自注意力实现了 2.3 倍的加速,与旋转嵌入融合时加速可达 3.5 倍。
@PyTorch:ExecuTorch 现有一个 MLX 委托,可在 Apple Silicon GPU 上运行 PyTorch 模型。它支持大语言模型、语音转文字、以及……
ExecuTorch 现有一个 MLX 委托,可在 Apple Silicon Mac 上为 PyTorch 模型提供 GPU 加速推理,支持大语言模型、语音转文字以及通过 TorchAO 进行量化的 MoE 模型。