optimisation de l'inférence
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Intelligence artificielle
La nouvelle bibliothèque megakernel d'Aleph Alpha réduit la latence d'inférence MoE de 200 %
Alpha-MoE fusionne plusieurs opérations en un seul noyau persistant pour obtenir jusqu'à 200 % de gains de vitesse d'inférence par rapport aux noyaux Triton dans vLLM et SGLang, ciblant les modèles MoE en précision FP8.
2026-07-09
Analyse Approfondie
Aleph Alpha construit un modèle d'inférence théorique pour DeepSeek : Déduire les performances à partir des primitives matérielles
Aleph Alpha a créé un modèle d'inférence théorique pour DeepSeek v3 afin d'estimer le débit à partir des paramètres matériels, en analysant les compromis entre configurations GPU pour aider les praticiens à optimiser les performances et les coûts pour les grands modèles MoE.
2026-07-05
Optimisation de l'inférence LLM
Aleph Alpha construit un modèle d'inférence théorique pour décoder les performances de DeepSeek V3 à partir de primitives matérielles
Le modèle théorique d'Aleph Alpha prédit les performances d'inférence de DeepSeek V3 à partir des seuls paramètres matériels, révélant comment le nombre de GPU et la bande passante d'interconnexion déplacent le goulot d'étranglement entre le calcul, la mémoire et la communication.
2026-07-04