jmaczan/tiny-vllm

📦 オープンソースプロジェクトjmaczan

C++とCUDAで構築する、学習用高性能LLM推論エンジン。

tiny-vllmは、現代のLLM推論エンジンの複雑なアーキテクチャを解明するための体系的な学習パスを提供します。高レベルなライブラリとは異なり、高スループットを実現するために必要なC++とCUDAの基礎実装に焦点を当てています。主な技術的特徴として、メモリ断片化を防ぎメモリ管理を最適化する「PagedAttention」の実装や、GPU利用率を最大化する「連続バッチ処理（Continuous Batching）」が含まれます。本プロジェクトはコース形式で構成されており、推論フレームワークを利用する段階から、自ら構築する段階へステップアップしたい開発者にとって非常に有益なリソースです。カーネル最適化、メモリ階層管理、効率的なテンソル演算といったHPCの重要トピックを網羅しており、AIインフラの構築や推論パイプラインの最適化を目指す方にとって強力な基盤となります。

💡ハイライト

├─PagedAttentionのロジックを実装
├─C++およびCUDAベースのアーキテクチャ
└─連続バッチ処理の仕組みを学習可能

🎯対象

├─システムエンジニア
├─AIインフラ開発者
└─CUDAプログラマー

🔗リンク

└─GitHubリポジトリ