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DSv4-Flash 优化提升 NVIDIA GH200 上的 LLM 推理速度

一种名为 DSv4-Flash 的新优化技术已被开发出来,可显著提高 NVIDIA GH200 硬件上大型语言模型推理的速度。当与 vLLM 和 SGLang 结合使用时,该优化可以在文本生成方面实现每秒超过 300 个 token,并在 192 GB HBM 内支持高达 100 万个 token 的上下文长度。改进细节包含在文章中,其中提供了具体的配置步骤和性能指标。 AI

影响 增强了 LLM 推理性能,可能支持在高端硬件上使用更大的上下文窗口和更快的生成速度。

排序理由 该条目详细介绍了一种用于特定硬件上 LLM 推理的新优化技术,包括性能基准和实现细节。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Reddactor ·

    Optimised DSv4-Flash for 2x GH200:SGLang上10,000 tok/s PP,>300 tok/s TG

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>There are some PRs to use and a nice trick to speed up PP on really longs contexts in my write up. Hope it helps!</p> <p><strong><em>TL;DR:</em></strong><br /> <code>On this dual GH200 box, you build vLLM v0.26.0 from source, add the merged DSV4 …