KTransformers加速SGLang的混合推理
KTransformers项目为Mixture-of-Experts(MoE)模型的CPU/GPU混合推理提供了一系列优化,显著提升了计算效率。通过引入AMX优化的CPU内核和高效的设备协调机制,KTransformers解决了传统混合推理
KTransformers项目为Mixture-of-Experts(MoE)模型的CPU/GPU混合推理提供了一系列优化,显著提升了计算效率。通过引入AMX优化的CPU内核和高效的设备协调机制,KTransformers解决了传统混合推理
SGLang宣布首日支持MiniMax全新旗舰模型M2,这是一款紧凑、高速且成本效益高的MoE模型,总参数2300亿、活跃参数仅100亿,专为编码和代理任务打造顶级性能,同时保持强大通用智能。尽管高效注意力机制理论诱人,MiniMax团队在
我们实现了RL中全FP8采样和训练流程。实验显示,对于MoE模型,使用BF16训练结合FP8 rollout时,模型越大,训练-推理不一致性越严重。相比之下,统一FP8用于训练和rollout,能有效消除量化误差导致的训练-推理不一致,提升
SGLang 快速集成 NVIDIA 最新发布的 Nemotron 3 Nano 模型,该模型采用混合 Transformer-Mamba 架构与 MoE 设计,总参数 30B、激活参数仅 3.6B,支持 1M 上下文长度。在 NVFP4