MaisonAMD lance le plugin vLLM-ATOM pour accélérer l'inférence des grands modèles
Récemment, AMD a officiellement dévoilé un nouveau plugin baptisé vLLM-ATOM. Son objectif principal est d’exploiter davantage le potentiel du matériel sans modifier les flux de travail existants, tout en offrant des gains de vitesse significatifs en matière d’inférence pour les grands modèles linguistiques grand public tels que DeepSeek-R1, Kimi-K2 et gpt-oss-120B.
Pour les développeurs, vLLM est un framework open source conçu pour optimiser le débit et l’utilisation de la mémoire GPU dans des environnements à forte concurrence. Contrairement aux outils traditionnels à requête unique, il se concentre sur la planification des requêtes et la gestion du cache. Le nouveau plugin ATOM d’AMD est une solution hautement personnalisée, spécialement conçue pour les GPU Instinct. Sa caractéristique phare est la « migration transparente » : les utilisateurs professionnels n’ont pas besoin de modifier les interfaces API, les commandes ou les flux de travail de bout en bout existants ; le plugin gère automatiquement l’optimisation des performances sous-jacentes en arrière-plan.
Du point de vue de l’architecture technique, vLLM-ATOM repose sur une conception précise à trois couches. La couche supérieure conserve la planification des requêtes et l’interface de compatibilité de vLLM. La couche intermédiaire, le plugin ATOM, gère l’implémentation du modèle et l’optimisation du noyau. La couche inférieure, AITER, se connecte directement au matériel GPU, fournissant des capacités d’accélération essentielles telles que Flash Attention, GEMM quantifié et MoE fusionné.
Ce plugin cible principalement les cartes de calcul GPU hautes performances telles que les Instinct MI350, MI400 et MI355X. Sa liste de modèles pris en charge comprend des modèles phares tels que Qwen3, GLM et DeepSeek, et couvre l’ensemble des architectures, y compris MoE (Mixture of Experts), les modèles denses et les modèles vision-langage (VLM).
Les analystes du secteur soulignent que la valeur ajoutée principale de cette solution réside dans la réduction considérable des obstacles au déploiement du calcul haute performance. Grâce à cette approche de migration fluide et sans courbe d’apprentissage, les entreprises peuvent plus facilement transférer leurs services d’IA vers l’infrastructure matérielle AMD, tout en conservant l’efficacité de l’inférence et en améliorant efficacement la stabilité et la vitesse de réponse des services en ligne basés sur des modèles volumineux.
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commentaires (1)
![StephenGreen]()
AMDのvLLM-ATOMプラグイン、DeepSeek-R1の推論速度を大幅に向上させるらしい。既存のワークフローを変えずにハードウェアの潜在能力を引き出すってのは嬉しい限りだ。GPUの性能を最大限に活かせるなら、ローカルでLLMを動かす際の待ち時間も減るはず。競合他社との差が開くか注目！🚀 #AMD #LLM
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