kvcache-ai/ktransformers

GitHub Trending (daily) 工具

摘要

KTransformers 是一个灵活的研究框架,专注于前沿的大语言模型推理与微调,利用CPU-GPU异构计算,并支持多种最新模型。

一个用于体验异构大语言模型推理/微调优化的灵活框架
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/07/20 09:44

一个用于体验前沿LLM推理/微调优化的灵活框架

相似文章

原生速度 vLLM transformers 建模后端

Hugging Face Blog

Hugging Face 发布了 transformers vLLM 建模后端,相比自定义 vLLM 实现能达到原生甚至更快的速度,使模型作者无需移植代码即可自动利用超快推理。

@VukRosic99: 长上下文Transformer面临两大瓶颈:二次注意力计算和KV缓存(在1M tokens时可达数百GB)…

X AI KOLs Timeline

MiniCPM-SALA是一款9B参数的混合注意力模型,通过在稀疏注意力和线性注意力之间交替插入(每3个线性层插入1个稀疏层)来克服长上下文Transformer的二次计算和KV缓存瓶颈。在256K tokens下,其推理速度比Qwen3-8B快3.5倍,并能在消费级GPU上支持高达1M tokens。该模型采用经济高效的持续训练方法,训练成本降低约75%。

Transformer 真的需要三个投影矩阵吗?QKV 变体的系统性研究

Hacker News Top

本文系统研究了 Transformer 中 QKV 投影共享的各种变体,发现共享键和值投影(Q-K=V)可在仅造成 3.1% 困惑度下降的情况下实现 50% 的 KV 缓存压缩,结合 GQA/MQA 最高可达 96.9% 的缓存压缩率——以极小的质量损失实现实用的端侧推理。