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StartLux开源首个决策模型推理引擎,推理提速达5.3倍

国内AI团队StartLux开源自研推理引擎Prism,这是首款面向决策模型打造的开源推理引擎。此前DeepSeek也开源了DeepInfer。Prism通过收敛输出计算范围、森林式计算、采用整数运算及混排调度四大创新,解决决策模型在通用框架下的效率瓶颈。实测显示,在单张H200显卡上,Prism处理同一材料连问三问最快提速5.3倍,231题均速仅41毫秒,跨引擎延迟表现优异。

来源:智东西 ↗

近期,大模型行业掀起开源自研推理引擎浪潮。继DeepSeek开源推理框架DeepInfer后,国内AI创业团队StartLux原点星辉也对外开源了自研推理引擎Prism。这是首款专门面向决策模型打造并开源的推理引擎。

决策模型不同于生成式大模型,其不输出大段文本,而是直接输出判断结果和概率化结论。StartLux推出的StartLux-Decision-v1.1模型已在Hugging Face榜单中排名第一。然而,vLLM等主流通用推理框架原生面向文本生成设计,导致决策模型的实际能力难以充分释放。

为此,Prism通过四大创新破解推理效率难题:
1. 收敛输出计算范围:将输出层计算范围压缩至原先的0.01%,跳过大量无关候选词的计算。
2. “森林式”计算:将批量任务构建为“森林式”结构,通用指令和共用参考材料只计算一次,不同问题仅处理新增部分。
3. 采用整数运算:相关矩阵运算全部使用int8精度,在int32精度下完成累加,解决结果漂移问题。
4. 混排调度:设计混合调度机制,支持思考任务与直接输出任务分时占用资源,新接入的简单请求最多等待1-2个解码步骤即可插队执行。

实测数据显示,在单张H200显卡上,Prism处理单个短问题比原方案快2.8倍;同一份材料连问三个问题,最快可提速5.3倍。在JevBench测试集的231道题目中,Prism单题平均延迟仅41毫秒,在vLLM、SGLang、llama.cpp等主流开源推理框架中排名第一。

原始来源: 智东西 ↗

本文由博一・AI营销中枢整理编辑,用于行业观察分享。观点归原作者所有。

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