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Flashinfer
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FlashInfer适合需要高性能LLM推理和部署的开发者和研究人员，尤其是那些需要在GPU上进行大规模语言模型推理的应用场景。
开发与工具模型训练与部署#LLM#GPU#高性能计算#注意力机制#编程普通产品开源
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简介
FlashInfer是一个专为大型语言模型（LLM）服务而设计的高性能GPU内核库。它通过提供高效的稀疏/密集注意力机制、负载平衡调度、内存效率优化等功能，显著提升了LLM在推理和部署时的性能。FlashInfer支持PyTorch、TVM和C++ API，易于集成到现有项目中。其主要优点包括高效的内核实现、灵活的自定义能力和广泛的兼容性。FlashInfer的开发背景是为了满足日益增长的LLM应用需求，提供更高效、更可靠的推理支持。
截图
产品特色
高效的稀疏/密集注意力内核：支持单个和批量的稀疏和密集KV存储的注意力计算，能够在CUDA核心和Tensor核心上实现高性能。
负载平衡调度：通过解耦注意力计算的计划和执行阶段，优化可变长度输入的计算调度，减少负载不平衡问题。
内存效率优化：提供级联注意力机制，支持层次化的KV缓存，实现高效的内存利用。
自定义注意力机制：通过JIT编译支持用户自定义的注意力变体。
与CUDAGraph和torch.compile兼容：FlashInfer内核可以被CUDAGraphs和torch.compile捕获，实现低延迟推理。
高效的LLM特定操作：提供高性能的Top-P、Top-K/Min-P采样融合内核，无需排序操作。
支持多种API：支持PyTorch、TVM和C++（头文件）API，方便集成到不同项目中。
使用教程
1. 安装FlashInfer：根据系统和CUDA版本选择合适的预编译轮子进行安装，或从源代码构建。
2. 导入FlashInfer库：在Python脚本中导入FlashInfer模块。
3. 准备输入数据：生成或加载需要进行注意力计算的输入数据。
4. 调用FlashInfer的API：使用FlashInfer提供的API进行注意力计算或其他操作。
5. 获取结果：处理和分析计算结果，应用于具体的应用场景。
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