使用场景

在自然语言处理任务中，使用FlashInfer加速大型语言模型的推理过程，提高模型响应速度。

在机器翻译应用中，通过FlashInfer优化模型的注意力机制，提升翻译质量和效率。

在智能问答系统中，利用FlashInfer的高效内核实现快速的文本生成和检索功能。

产品特色

高效的稀疏/密集注意力内核：支持单个和批量的稀疏和密集KV存储的注意力计算，能够在CUDA核心和Tensor核心上实现高性能。

负载平衡调度：通过解耦注意力计算的计划和执行阶段，优化可变长度输入的计算调度，减少负载不平衡问题。

内存效率优化：提供级联注意力机制，支持层次化的KV缓存，实现高效的内存利用。

自定义注意力机制：通过JIT编译支持用户自定义的注意力变体。

与CUDAGraph和torch.compile兼容：FlashInfer内核可以被CUDAGraphs和torch.compile捕获，实现低延迟推理。

高效的LLM特定操作：提供高性能的Top-P、Top-K/Min-P采样融合内核，无需排序操作。

支持多种API：支持PyTorch、TVM和C++（头文件）API，方便集成到不同项目中。

使用教程

1. 安装FlashInfer：根据系统和CUDA版本选择合适的预编译轮子进行安装，或从源代码构建。

2. 导入FlashInfer库：在Python脚本中导入FlashInfer模块。

3. 准备输入数据：生成或加载需要进行注意力计算的输入数据。

4. 调用FlashInfer的API：使用FlashInfer提供的API进行注意力计算或其他操作。

5. 获取结果：处理和分析计算结果，应用于具体的应用场景。