FlashRT-PAI：物理 AI 推理快内核不等于快流水线
原文标题：FlashRT-PAI: Fast Kernels Are Not Fast Pipelines for Physical AI Inference
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论文指出视觉-语言-动作、视频-动作与世界动作模型的实时单批推理瓶颈在系统级开销而非单个内核计算。作者提出 FlashRT-PAI 推理引擎，结合深度内核融合与启动重叠、执行契约、执行状态胶囊三种机制。在 RTX 5090 与 Jetson AGX Thor 上比官方编译路径快 1.3-3.7 倍，配合低精度可达 3.38-12.66 倍加速，已开源并进入 LeRobot 框架。
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FlashRT-PAI指出物理AI实时推理瓶颈在系统级开销，在RTX 5090与Jetson Thor上比官方编译路径快1.3-3.7倍。
- •瓶颈来自数千次短内核启动、算子边界间的中间数据搬运与连续决策间的冗余重算
- •通用图编译器只优化单次调用，缺乏跨调用状态语义与全局流水线可见性
- •三种机制：深度内核融合与启动重叠、执行契约、执行状态胶囊
- •匹配16位精度下快1.3-3.7倍，配合低精度可达3.38-12.66倍加速
- •覆盖RTX 5090上六个策略与Jetson AGX Thor上四个策略，已开源并进入LeRobot框架
为什么重要：对VLA与世界动作模型的实时部署，优化对象应从单内核转向整条流水线，且已有开源落地路径。
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