ROCm InferaSim 少量测量预测 LLM 服务性能
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ROCm InferaSim 少量测量预测 LLM 服务性能
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AI 综述
AMD 的 Anshu Raina 等作者发布 ROCm InferaSim，用少量“锚点”测量预测大语言模型在不同部署配置下的服务性能，免去逐项实测。该方法对每组不同的 kernel 只测一次，且至多在一个节点上运行。 在 AMD Instinct MI355X GPU 上配合 vLLM、SGLang 和 ATOM，作者称 11 个锚点耗时 9.1 GPU 小时，而直接实测它们覆盖的 226 个定长配置需 204 GPU 小时；在 172 个配置上，每输出 token 时间的中位误差为 8.1%，159 个未用作锚点的分离式部署吞吐误差在 5.5% 以内。
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报道时间线
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11月4日
- arXiv · cs.AIROCm InferaSim：用少量测量预测 大语言模型（LLM，Large Language Model） 服务性能，降低配置试错成本
ROCm InferaSim 通过少量“锚点”测量预测大语言模型（LLM，Large Language Model）在不同部署配置下的服务性能，避免逐项实测。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1011月4日 14:00
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