🌟 FlashInfer: библиотека ускорения LLM-инференса на GPU.

FlashInfer - это библиотека для ускорения работы с LLM, созданная NVIDIA, чтобы объединить скорость обработки на GPU и гибкость для разработчиков. Еt главная цель — сократить время вывода текста, одновременно позволяя инженерам быстро внедрять новые алгоритмы и адаптировать решения под разные задачи.

Ее архитектура спроектирована так, чтобы оставаться актуальной при появлении новых алгоритмов: будь то методы повторного использования кэша или эксперименты с форматами внимания. Плюс к этому, библиотека легковесна, она не требует установки лишних зависимостей, а ее API напоминает стандартные инструменты PyTorch.

FlashInfer базируется на 2 принципах : эффективное управление памятью и динамическое планирование вычислений. Библиотека оптимизирует хранение KV-cache через блочно-разреженные структуры, уменьшая объем лишних обращений к памяти.

Это особенно важно при обработке запросов с разной длиной текста. Также используется технология JIT-компиляции, которая на лету генерирует оптимизированные CUDA-ядра под конкретную задачу.

Архитектура FlashInfer разбита на 4 модуля: Attention, GEMM, Communication и Token sampling.

🟢«Attention» работает с любыми схемами маскирования и позиционного кодирования, используя унифицированное представление кэша как разреженной матрицы.

🟢GEMM и Communication отвечают за матричные операции, включая сложные сценарии вроде grouped-GEMM (множество мелких умножений за один вызов). Для распределенных систем реализованы алгоритмы all-reduce и all-to-all, что критично для MoE-моделей.

🟢"Token sampling" ускоряет генерацию текста, заменяя традиционные сортировки вероятностей на rejection-based алгоритмы, отсекающие маловероятные варианты на лету.

FlashInfer поддерживает PyTorch через собственные операторы и DLPack API, тем самым упрощает внедрение в фреймворки vLLM и SGLang. Благодаря разделению процесса на этапы «планирования» и «запуска» библиотека минимизирует задержки: на первом шаге выбирается оптимальное ядро под параметры запроса, а затем оно переиспользуется для последующих аналогичных задач.


📌 Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Документация
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #FlashInfer #NVIDIA

🌟 LLM Speedrunning Benchmark: ИИ-ассистенты пока не способны улучшить код, написанный человеком.

Пока одни восхищаются способностью ИИ писать код по текстовому описанию, в компании Марка Цукерберга решили устроить ему настоящее испытание на профессионализм и создали «The Automated LLM Speedrunning Benchmark» — полигон, где нейросетям предлагается не просто написать что-то с нуля, а воспроизвести и улучшить уже существующий код.

В качестве задачи был взят реальный проект NanoGPT, где сообщество энтузиастов соревнуется в максимальном ускорении обучения GPT-2, небольшой языковой модели. Цель - не просто скопировать, а понять и применить конкретную оптимизацию, которую до этого внедрил человек.

🟡Суть эксперимента

ИИ-агенту дают исходный скрипт предыдущего рекордсмена и подсказку одного из 3 уровней: от псевдокода с описанием изменений до полноценной мини-статьи, объясняющей суть улучшения. Агент, получив эти данные, должен внести правки в код так, чтобы приблизиться к скорости обучения следующего рекордсмена.

Эффективность мерили метрикой FSR (Fraction of Speedup Recovered), это доля восстановленного ускорения. Если человек ускорил процесс на 10 минут, а ИИ смог добиться ускорения в 5 минут, его результат — 50% FSR. Такая система позволяет оценить не абстрактные способности модели, а ее умение работать с конкретными, практическими задачами по оптимизации.

🟡Результаты

Итоги оказались, мягко говоря, отрезвляющими. Даже топовые модели (Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro), показали очень скромные результаты.

С лучшими подсказками (псевдокод и детальное описание) самые успешные агенты с трудом смогли воспроизвести хотя бы 40% от прироста производительности, достигнутого человеком. Без подсказок их производительность была и вовсе близка к нулю.

Разбор полетов бенчмарка показал, что ИИ-агенты часто генерируют либо просто неработающий код с ошибками времени выполнения, либо код, который компилируется, но не дает никакого прироста скорости, а иногда даже замедляет процесс.

🟡Фреймворк

Авторы не просто опубликовали статью, а выложили весь фреймворк в открытый доступ, так что любой желающий может самостоятельно погонять практически любые модели.

В основе фреймворка лежит гибкий агентский каркас, который имитирует рабочий процесс исследователя: генерация идеи, реализация в коде, запуск эксперимента и анализ результатов.

Каждая итерация ИИ-агента аккуратно сохраняется в отдельную версию, создавая полную историю всех правок, от удачных до провальных.

Установка максимально проста, а для тех, кто хочет воспроизвести эксперименты из статьи, авторы приложили готовые скрипты. Также можно легко добавить и протестировать другие модели, просто создав для них конфиг или дать ИИ другую задачу, не связанную с NanoGPT - определять кастомные таски тоже можно.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Benchmark