FlashInfer

FlashInfer ist eine Hochleistungs-GPU-Kernel-Bibliothek für Large Language Model (LLM)-Dienste.

Normales ProduktProgrammierungLLMGPU

FlashInfer ist eine speziell für Large Language Model (LLM)-Dienste entwickelte Hochleistungs-GPU-Kernel-Bibliothek. Durch effiziente sparse/dense Attention-Mechanismen, lastausgeglichene Planung, Speicheroptimierungen und mehr, verbessert sie die Performance von LLMs bei Inferenz und Deployment deutlich. FlashInfer unterstützt PyTorch, TVM und C++ APIs und lässt sich einfach in bestehende Projekte integrieren. Die Hauptvorteile sind effiziente Kernel-Implementierungen, flexible Anpassungsmöglichkeiten und breite Kompatibilität. FlashInfer wurde entwickelt, um dem wachsenden Bedarf an LLM-Anwendungen gerecht zu werden und effizientere und zuverlässigere Inferenz-Unterstützung zu bieten.

Effiziente sparse/dense Attention-Kernels: Unterstützung der Attention-Berechnung für sparse und dense KV-Speicher
sowohl einzeln als auch in Batches
mit hoher Performance auf CUDA- und Tensor-Cores.
Lastausgeglichene Planung: Optimierung der Berechnungsplanung für Eingaben variabler Länge durch Entkopplung der Planungs- und Ausführungsphasen der Attention-Berechnung
wodurch Probleme durch Lastungleichgewichte reduziert werden.
Speicheroptimierungen: Bereitstellung eines kaskadierten Attention-Mechanismus mit hierarchischem KV-Caching für effiziente Speichernutzung.
Anpassbare Attention-Mechanismen: Unterstützung benutzerdefinierter Attention-Varianten durch JIT-Kompilierung.
Kompatibel mit CUDAGraph und torch.compile: FlashInfer-Kernels können von CUDAGraphs und torch.compile erfasst werden
um Inferenz mit niedriger Latenz zu ermöglichen.
Effiziente LLM-spezifische Operationen: Bereitstellung von Hochleistungs-Kernels für Top-P

FlashInfer eignet sich für Entwickler und Forscher
die eine Hochleistungs-LLM-Inferenz und -Deployment benötigen
insbesondere für Anwendungen
die LLM-Inferenz auf GPUs erfordern.

Beschleunigung der Inferenz großer Sprachmodelle in der Verarbeitung natürlicher Sprache zur Verbesserung der Modellreaktionszeit.
Optimierung des Aufmerksamkeitsmechanismus von Modellen in der maschinellen Übersetzung zur Verbesserung der Übersetzungsqualität und -effizienz.
Implementierung schneller Textgenerierungs- und -abruf-Funktionen in intelligenten Frage-Antwort-Systemen mithilfe der effizienten Kernels von FlashInfer.

1. Installation von FlashInfer: Wählen Sie anhand Ihres Systems und Ihrer CUDA-Version das passende vorkompilierte Rad oder erstellen Sie es aus dem Quellcode.
2. Importieren der FlashInfer-Bibliothek: Importieren Sie das FlashInfer-Modul in Ihr Python-Skript.
3. Vorbereitung der Eingabedaten: Generieren oder laden Sie die Eingabedaten
die für die Attention-Berechnung benötigt werden.
4. Aufruf der FlashInfer-API: Verwenden Sie die von FlashInfer bereitgestellte API für die Attention-Berechnung oder andere Operationen.

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FlashInfer Alternativen

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Aviator Agents — LLM-basiertes Agenten-Framework zur Durchführung umfangreicher Code-Migrationen in Code-Repositories.

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

OmniParser V2 — OmniParser V2 ist eine Technologie, die jedes LLM in einen vom Computer nutzbaren Agenten umwandelt.

llm-datasets — Hochwertige Datensätze, Tools und Konzepte zum Feinabstimmen großer Sprachmodelle.

CodebaseToPrompt — Ein Tool, das lokale Dateien in strukturierte Eingabeaufforderungen für große Sprachmodelle (LLMs) umwandelt.

vLLM — Schnelle und benutzerfreundliche Plattform für LLM-Inferenz und -Services

Reka Core — Leistungsstarkes multimodales LLM, kommerzielle Lösung

Tara — Plugin zur Anbindung von LLMs an Comfy UI

LM Studio — Lokale LLMs entdecken und ausführen

Flowise — Open-Source UI-basiertes Visualisierungstool zum einfachen Erstellen maßgeschneiderter LLM-Workflows

StableCode — Das erste von Stability AI veröffentlichte, programmierorientierte KI-Produkt.

l1m — Eine Proxy-API zur Extraktion strukturierter Daten aus Text und Bildern, basierend auf LLMs.

AI Dev — AI Dev hilft Entwicklern, Zeit zu sparen und sich auf Kreativität zu konzentrieren, indem es sich wiederholende Entwicklungsaufgaben automatisiert.

Firecrawl LLMs.txt Generator — Tool zur Generierung von Webseiten-zusammengeführten Textdateien für das Training und die Inferenz von LLMs

Gemini Embedding Text-Einbettungsmodell — Gemini Embedding ist ein fortschrittliches Text-Einbettungsmodell, das über die Gemini API leistungsstarke Fähigkeiten zum Sprachverständnis bietet.

Hugo Translator — Ein auf LLM basierendes Werkzeug zur Artikelübersetzung, das mehrsprachige Markdown-Dateien automatisch übersetzt und erstellt.

GibberLink — Zwei konversationale KI-Agenten wechseln nach gegenseitiger AI-Identifizierung auf ein auditives Protokoll zur Kommunikation.

Cliprun — Verwandeln Sie jede Webseite in eine Python-Programmierumgebung und führen Sie Code ohne Konfiguration aus.

OOMOL Studio — OOMOL Studio ist eine AI-Workflow-IDE, die Code-Fragmente und API-Dienste über eine intuitive visuelle Interaktion verbindet.

Augment Code — Ein KI-Entwicklungsassistent, der speziell für professionelle Softwareentwickler und große Codebasen entwickelt wurde.

3FS — 3FS ist ein hochperformantes, verteiltes Dateisystem, das speziell für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads entwickelt wurde.

Trae (China Version) — Die erste KI-native IDE in China, die chinesische Entwicklungsszenarien tiefgreifend versteht und eine effiziente und hochwertige Entwicklungsumgebung bietet.

DeepSeek-V3/R1 Inferenzsystem — Das DeepSeek-V3/R1 Inferenzsystem ist eine Hochleistungs-verteilte Inferenzarchitektur, die speziell für die Optimierung großer KI-Modelle entwickelt wurde.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM

Thunder Compute — Bietet den weltweit günstigsten GPU-Cloud-Service und unterstützt die selbst gehostete KI/ML-Entwicklung.

Evo 2 — Evo 2 ist ein leistungsstarkes KI-Basismodell zur Entschlüsselung des genetischen Codes von DNA, RNA und Proteinen.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.