Het vLLM-inferentieraamwerk heeft Helion, een PyTorch-native DSL voor kernels, geïntegreerd in zijn lineaire backend. Met Helion kan één GEMM-kernel verschillende algoritmevarianten afhandelen en automatisch voor elke vorm de snelste configuratie kiezen. Op NVIDIA Hopper-GPU’s presteert de nieuwe backend beter dan de standaardkernels CUTLASS en DeepGEMM van vLLM. Dat zorgt voor consistente snelheidswinst van begin tot eind en voor sommige modellen voor meer dan 10% extra doorvoer.
Waarom het ertoe doet
Ontwikkelaars die grote taalmodellen draaien op Hopper-GPU’s kunnen profiteren van snellere inferentie zonder zelf kernels te hoeven schrijven.
