OmniServe
[MLSys'25] QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving; [MLSys'25] LServe: Efficient Long-sequence LLM Serving with Unified Sparse Attention
About
OmniServe tiene como objetivo revolucionar el servicio de LLM a gran escala al unificar y optimizar los avances clave en la cuantización de bajo bit y el procesamiento de contextos largos. OmniServe integra las innovaciones de QServe, que aumenta la eficiencia con la cuantización W4A8KV4 y reduce los costos de sobrecarga de dequantización, y LServe, que acelera la inferencia de LLM de contextos largos mediante atención dispersa unificada y gestión jerárquica de caché KV. OmniServe ofrece una solución integral para el despliegue escalable y rentable de LLM. Este sistema unificado aborda los dos desafíos de la complejidad computacional y el sobrecosto de memoria, logrando aumentos significativos de velocidad tanto en las etapas de prellenado como de decodificación, al tiempo que maximiza el rendimiento de la GPU y minimiza los costos de infraestructura.
Open Source Health
- Stars
- 858
- Forks
- 70
- License
- Apache-2.0
- Last commit
- 2 years ago
Alternativas a OmniServe
Once For Allby MIT HAN Lab[ICLR 2020] Una vez para todos: Entrena una red y especialízala para un despliegue eficiente
CHaiDNNby XilinxBiblioteca aceleradora de redes neuronales profundas basada en HLS para Xilinx Ultrascale+ MPSoCs- SoulX-FlashTalkby Soul AI LabSoulX-FlashTalk es el primer modelo de 14B que logra una latencia de inicio de menos de un segundo (0.87 s) mientras mantiene un rendimiento en tiempo real de 32 FPS en un nodo 8xH800.
Ts Patternby Gabriel VergnaudLa biblioteca de coincidencias de patrones exhaustiva para TypeScript, con inferencia de tipos inteligente.
Nobodywhoby NobodyWhoNobodyWho es un motor de inferencia que te permite ejecutar LLMs localmente y de manera eficiente en cualquier dispositivo.
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MIT HAN Lab
Efficient AI Computing. PI: Song Han