LarA AMD lança o plug-in vLLM-ATOM para acelerar a inferência de modelos de grande porte
Recentemente, a AMD apresentou oficialmente um novo plug-in chamado vLLM-ATOM. Seu principal objetivo é liberar mais potencial do hardware sem alterar os fluxos de trabalho existentes, proporcionando ganhos significativos de velocidade na inferência para modelos de linguagem de grande porte mais comuns, como o DeepSeek-R1, o Kimi-K2 e o gpt-oss-120B.
Para os desenvolvedores, o vLLM é uma estrutura de código aberto projetada para otimizar a taxa de processamento e o uso da memória da GPU em ambientes de alta simultaneidade. Ao contrário das ferramentas tradicionais de solicitação única, ele se concentra no agendamento de solicitações e no gerenciamento de cache. O novo plug-in ATOM da AMD é uma solução altamente personalizada, desenvolvida especificamente para as GPUs Instinct. Seu recurso de destaque é a “migração sem interrupções”: os usuários corporativos não precisam modificar interfaces de API, comandos ou fluxos de trabalho de ponta a ponta já existentes; o plug-in lida automaticamente com a otimização de desempenho subjacente em segundo plano.
Do ponto de vista da arquitetura técnica, o vLLM-ATOM emprega um projeto preciso de três camadas. A camada superior mantém o agendamento de solicitações e a interface de compatibilidade do vLLM. A camada intermediária, o plug-in ATOM, gerencia a implementação do modelo e a otimização do kernel. A camada inferior, o AITER, conecta-se diretamente ao hardware da GPU, fornecendo recursos essenciais de aceleração, como Flash Attention, GEMM quantizado e MoE fundido.
Este plug-in é voltado principalmente para placas de computação em GPU de alto desempenho , como Instinct MI350, MI400 e MI355X. Sua lista de compatibilidade inclui modelos de ponta, como Qwen3, GLM e DeepSeek, e oferece cobertura completa de várias arquiteturas, incluindo MoE (Mixture of Experts), modelos densos e modelos de visão-linguagem (VLM).
Analistas do setor observam que o principal valor dessa solução reside na redução significativa das barreiras à implantação da computação de alto desempenho. Por meio dessa abordagem de migração suave e sem curva de aprendizado, as empresas podem transferir mais facilmente os serviços de IA para o backend de hardware da AMD, mantendo a eficiência da inferência e, ao mesmo tempo, melhorando efetivamente a estabilidade e a velocidade de resposta dos serviços online com modelos de grande porte.
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Comentários (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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