Zain Asgar 与异构计算中的 Agent 推理扩展 - #757

这篇文章来自 Practical AI，讨论了 Gimlet Labs 优化 agent 应用 AI 推理的方法。核心问题是，由于 agent 相比传统 LLM 应用消耗了更多的 token，仅依赖高端 GPU 的做法是不可持续的。Gimlet 的解决方案涉及一种异构方法，将工作负载分布在各种硬件类型（H100、旧 GPU 和 CPU）上。文章重点介绍了他们的三层架构：工作负载分解、编译层以及使用 LLM 优化计算内核的系统。它还触及了网络复杂性、精度权衡以及硬件感知调度，表明了对 AI 基础设施的效率和成本效益的关注。

• •Gimlet Labs 正在开发一种异构 AI 推理解决方案，以解决 agent 应用的高 token 消耗问题。
• •他们的方案包括将工作负载分散到各种硬件上，包括 CPU 和旧 GPU，以优化单位经济效益。
• •该架构包括一个编译层和一个使用 LLM 优化计算内核的系统，这表明了对效率的关注。