谷歌开源 LLM-d 1.0 分布式推理栈
谷歌发布开源项目 LLM-d 1.0,面向分布式大模型推理场景,提供可扩展的推理部署栈。该项目旨在降低大规模 LLM 服务的工程门槛。
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谷歌发布开源项目 LLM-d 1.0,面向分布式大模型推理场景,提供可扩展的推理部署栈。该项目旨在降低大规模 LLM 服务的工程门槛。
论文提出 Minions,一个动态分布式虚拟 GPU 云,把 macOS 设备上闲置的 Apple Silicon GPU 聚合起来执行大规模机器学习推理。该方案针对集中式 GPU 基础设施成本高、弹性差、排队久的问题,让团队复用已有设备算力。
一篇 arXiv 论文展示如何将 975B 参数的大模型 Inkling 分布式运行在十一台 Intel AI PC 上。该工作探索了消费级 AI PC 集群承载超大模型推理的可行性,对边缘与本地部署有参考意义。
DISCO 针对端-云协同 LLM 推理中投机解码的词汇表级通信开销问题,在服务端部署草稿小模型副本,使拒绝采样所需的草稿分布本地可得,仅传输草稿 token 索引与标量概率。在带宽受限场景下解码加速显著优于现有分布式投机解码方法。
开源分布式推理栈 LLM-d 发布 v1.0.0,借此次大版本统一组织内所有组件版本号,并弃用自建推理镜像,转向上游 vLLM、SGLang、TRTLLM 生态。同时集成 ai-dynamo/modelexpress 的 P2P 权重加载,新增 API 扩展与 PD 分离工具。
TRACE 在每层 Transformer 注意力后残差处放置向量量化器,预计算码本索引的键值表示,使接收端通过查表直接恢复 K/V,实现通信与计算重叠。在 ViT-Base 与 ViViT-B 上精度最高提升 1.89%、端到端推理加速 1.27 倍,通信开销相比未压缩序列并行推理最多降低 22…
Nibia Fabric 是一个开源分布式 LLM 推理系统,可聚合 macOS、Linux、Windows 机器的 CPU 与内存,基于 llama.cpp 实现容量感知调度、自适应内存预留与持久张量缓存,并提供 OpenAI 兼容 API。作者已在三台物理机上验证 30B 级 Qwen 与 G…
论文提出 SheafDEQ,一种基于自适应神经层束传播的次齐次深度平衡架构,其可学习的矩阵值层束限制映射能对齐、混合或反转邻居表示。作者证明在温和正则条件下,该模型从任意正初始化出发经不动点迭代可全局收敛到唯一平衡点,且在通信延迟有界时仍保证收敛。在分布式推理与社区检测任务上,SheafDEQ 优…