我必须亲自测试才能相信这不可思议的推理速度。

在标准数据中心GPU上，为1位用户提供3,000 tokens/s的速度。

他们利用了GPU生成模型token时一个隐藏的效率差距。

@Kog__AI 刚刚在8× AMD MI300X GPU上实现了3,000 tokens/s，在8× NVIDIA H200上实现了2,100 tokens/s（FP16，不使用推测性解码）。

他们的技术预览基于一个2B模型，并展示了其技术将如何以类似速度扩展到前沿大型MoE模型。

这个数字非常巨大，因为对于2B到8B模型，正常的低批次GPU解码通常每请求只有100到300 tokens/s，因此Kog声称用户的实际感受速度提升了10倍到30倍。

他们的诀窍是：将大语言模型解码视为内存流问题，而不是主要数学问题，从而获得这种速度。

对于1位用户、批次大小为1的情况，GPU并不会像训练或大批次服务那样执行大规模高效的矩阵乘法运算；而是为每个新模型token反复从高带宽内存中拉取模型的活跃权重，因此速度取决于这些权重能否持续流畅地流动。

常规推理栈不断打断这种流动。

它们为模型的不同部分运行许多独立的GPU程序，在内存中搬运中间结果，在同步点等待，与CPU通信以进行调度或采样，然后逐个token重复这个过程。

Kog的解决方案是协同设计三个通常被分别调优的部分：运行时、底层GPU代码和模型架构。

最大的工程举措是monokernel，整个解码过程作为一个常驻GPU的单一程序运行，包括采样，因此系统不需要不断停下来进行内核启动、CPU调度和中间内存往返。

他们还重新构建了同步机制，因为其自身的测量表明，网格同步消耗了约35%的模型token生成时间；他们不再让每个计算单元等待一个宽泛的屏障，而是让每个单元只等待其确切需要的数据。

在AMD MI300X上，他们还根据小芯片布局映射内存访问，因为内存延迟会因发出请求的晶片不同而变化。

此外，他们的Laneformer模型使用了Delayed Tensor Parallelism，让跨GPU通信在后台进行，而不是阻塞每一层。