# Helion-kernel versnelt lineaire backend van vLLM

> vLLM bevat nu een op Helion gebaseerde lineaire backend die matrixvermenigvuldigingskernels automatisch afstelt. Dat levert op Hopper-GPU’s tot 10% meer doorvoer op.

Oossa · 2026-10-02 · https://oossa.com/nl/helion-kernel-adds-to-vllm-linear-backend-for-faster-inference

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.

## De feiten

- De Helion-backend presteert op Hopper-GPU’s beter dan CUTLASS en DeepGEMM, met voor bepaalde workloads meer dan 10% hogere doorvoer.
- De hybride dispatch gebruikt Helion bij maximaal 32 tokens en valt bij grotere vormen terug op de standaardkernels.

## Waarom het ertoe doet

Ontwikkelaars die grote taalmodellen draaien op Hopper-GPU’s kunnen profiteren van snellere inferentie zonder zelf kernels te hoeven schrijven.

## Bronnen en referenties

1. [Building a High-Performance and Portable vLLM Linear Backend with Helion](https://pytorch.org/blog/building-a-high-performance-and-portable-vllm-linear-backend-with-helion/) – PyTorch

Laatst bijgewerkt: 2026-10-02