FlashInfer: 高性能LLM服务内核库

项目基础介绍和主要编程语言

FlashInfer 是一个专注于大型语言模型（LLM）服务和推理的高性能内核库。该项目主要使用 C++、Python 和 CUDA 进行开发。FlashInfer 提供了丰富的 API，支持 PyTorch、TVM 和 C++（头文件）接口，便于开发者轻松集成到现有项目中。

项目核心功能

FlashInfer 的核心功能包括：

1. 全面的注意力内核：支持多种常见的 LLM 服务场景，包括单请求和批处理的 Prefill、Decode 和 Append 内核，适用于不同格式的 KV-Cache（如 Padded Tensor、Ragged Tensor 和 Page Table）。
2. 优化的共享前缀批处理解码：通过级联技术，显著提升了共享前缀批处理解码的性能，相比基线 vLLM PageAttention 实现，速度提升高达 31 倍。
3. 加速压缩/量化 KV-Cache 的注意力：针对现代 LLM 部署中常用的量化/压缩 KV-Cache，FlashInfer 通过优化 Grouped-Query Attention、Fused-RoPE Attention 和 Quantized Attention 的性能，进一步减少内存流量。

项目最近更新的功能

FlashInfer 最近更新的功能包括：

1. 级联推理：引入了一种内存高效的共享前缀批处理解码技术，显著减少了内存带宽的使用。
2. 加速自注意力机制：通过优化自注意力机制的实现，进一步提升了 LLM 服务的性能。

这些更新使得 FlashInfer 在处理大规模语言模型时，能够提供更高的效率和更低的延迟，非常适合需要高性能 LLM 服务的场景。