Исследования

Масштабирование инференса Kimi с помощью спекулятивного декодирования DSpark в vLLM

Оптимизация GLM4-MoE для продакшена: TTFT на 65% быстрее с SGLang

Революция в инференсе больших языковых моделей: спекулятивное декодирование и низкоточная квантизация

Динамическое сжатие KV-кэша на основе фреймворка vLLM

Как выбрать лучший GPU для инференса LLM: результаты бенчмаркинга

Как KV Sparsity обеспечивает ускорение в 1,5 раза для vLLM

Динамическое выделение GPU-ресурсов для рабочих нагрузок Kubernetes

Динамическое добавление привязок портов к работающим контейнерам Docker

Стратегия привязки ядер GPU-контейнера на основе Affinity

Навредит ли спекулятивное декодирование точности инференса LLM?

Методы квантизации для ускорения вывода больших языковых моделей в 100 раз