FlashInfer
FlashInfer是一个用于大型语言模型服务的高性能GPU内核库。
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- 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。
产品详情
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。
