大模型Infra新突破！腾讯混元开源LLM推理算子库，推理吞吐提升30%

文章摘要

【关 键 词】 大模型、算子库、性能优化、推理加速、CUDA

腾讯混元AI Infra团队开源了生产级高性能LLM推理核心算子库HPC-Ops，该库通过底层架构创新和指令级优化，显著提升了大模型推理效率。在真实场景测试中，混元模型推理QPM提升30%，DeepSeek模型提升17%，核心算子性能最高达现有方案的2.22倍。该成果针对当前大模型推理领域的关键瓶颈，即主流算子库与国内常用推理硬件（如H20卡）适配不足的问题，提供了系统化解决方案。

现有算子库存在两大核心痛点：使用成本方面，复杂封装导致修改适配困难，阻碍了量化算法等创新技术的落地；硬件匹配方面，现有优化主要面向H800等训练卡，难以发挥推理卡的峰值性能。HPC-Ops采用CUDA和CuTe从零构建，通过三项关键技术突破：任务特性与硬件指令的精准对齐使访存带宽达硬件峰值的80%以上；创新的数据重排技术如Interleave布局优化FP8 Attention性能；计算逻辑与工程实现的解耦设计大幅降低开发门槛。

性能测试数据显示，该库在典型模型规格下全面超越现有方案。GroupGEMM在低batch场景较DeepGEMM提升1.88倍，且通过流水线技术保持量化场景性能稳定；FusedMoE模块较TensorRT-LLM最高提升1.49倍，支持动态序列长度处理；Decode阶段Attention性能提升达2.22倍，FP8精度下长序列处理优势显著。这些优化已通过腾讯生产环境验证，并兼容主流推理框架。

未来该库将沿三个方向持续演进：开发稀疏Attention突破长上下文内存限制，扩展4bit/8bit混合精度量化方案，以及优化多GPU协同计算通信流程。项目已在GitHub开源，团队呼吁开发者共同参与边缘场景优化，推动大模型推理技术边界拓展。该成果标志着大模型竞赛进入效率优先阶段，底层算子的精细化优化正成为性能突破的关键路径。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2141字 | 9分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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