Chargement Dynamique des Adaptateurs
Contrairement aux systèmes conventionnels qui préchargent chaque modèle finement réglé en mémoire, Open LoRA charge dynamiquement les adaptateurs uniquement lorsque nécessaire, réduisant considérablement la consommation de mémoire GPU.
Le chargement d'adaptateurs Just-in-Time (JIT) garantit que seuls les adaptateurs actifs occupent de la mémoire, permettant un service de modèle à grande échelle efficace.
Traitement Parallèle & Fusion d'Adaptateurs
Parallélisme Tensoriel
Distribue le calcul sur plusieurs cœurs GPU pour accélérer le débit d'inférence et améliorer l'évolutivité.
Attention Paginée
Gère efficacement des séquences à long contexte tout en minimisant la fragmentation mémoire et en améliorant la stabilité d'exécution.
Fusion Multi-Adaptateur
Supporte l'inférence simultanée à travers plusieurs adaptateurs LoRA, permettant la génération en ensemble et des sorties combinées par domaine.
Optimisations de performance CUDA et bas niveau
Attention Flash
Optimise le calcul de l'attention pour réduire l'utilisation de la bande passante mémoire et améliorer l'efficacité de l'inférence.
Kernels CUDA précompilés
Utilise des kernels GPU bas niveau hautement optimisés pour minimiser le coût d'exécution et offrir des performances à latence ultra-basse.
Quantification (FP8 / INT8)
Réduit la taille du modèle et les exigences mémoire avec une dégradation d'exactitude minimale, entraînant une inférence plus rapide et une efficacité matérielle améliorée.
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