揭秘高效Attention引擎的打造之路：陈天奇团队FlashInfer新年首秀震撼发布！

FlashInfer，由陈天奇团队在新年第一天于arxiv发布，该论文由华盛顿大学、英伟达、Perplexity AI和CMU的研究人员共同撰写。

FlashInfer通过块稀疏和可组合格式解决了KV cache存储异构问题，优化了内存访问并减少了冗余，实现了高效的注意力引擎。

它提供了可定制的注意力模板，并通过即时编译（JIT）适应各种Attention设置。

此外，其负载平衡调度算法可根据用户请求动态调整，同时与静态配置的CUDAGraph兼容。

FlashInfer已应用于SGLang、vLLM和MLC-Engine等LLM Serving框架中，显著提升了内核性能。

论文详细阐述了如何利用块稀疏格式优化GPU利用，以及如何通过可组合和定制化特性满足多样化需求。

实测显示，FlashInfer在多种推理场景中大幅降低了token间延迟和长上下文推理延迟，提高了并行生成速度。

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