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标签：LLM服务×
6月16日
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12:01arXiv cs.AI@Zhuoming Chen, Xinrui Zhong, Qilong Feng, Ranajoy Sadhukhan, Yang Zhou, Michael Qizhe Shieh, Zhihao Jia, Beidi Chen
精选
Vortex 是一个专为大规模语言模型（LLM）设计的稀疏注意力服务系统，解决了稀疏注意力算法在部署和评估中工程成本高的问题。它通过 Python 嵌入式前端语言和页面中心张量抽象，支持广泛稀疏注意力算法的快速原型设计、部署和评估。在 NVIDIA B200 GPU 上，Vortex 使 AI Agent 自动生成的算法吞吐量比全注意力提升高达 3.46 倍，并在 MLA 架构的 GLM-4.7-Flash 和 229B 参数的 MiniMax-M2.7 上分别实现 4.7 倍和 1.37 倍的吞吐量提升。该系统显著加速了稀疏注意力算法的迭代，尤其适用于长序列生成场景。
论文稀疏注意力LLM服务AI Agent吞吐量优化Vortex
推荐理由：稀疏注意力是长上下文 LLM 服务的关键瓶颈，Vortex 让 AI Agent 和研究者能快速实验新算法，做 LLM 推理优化的团队可以直接用它提升吞吐量，值得关注。
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