aisimulate

不占 GPU 也能预测大模型服务性能并搜配置

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 58 🐛 待处理 144 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 121
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,定价信息待确认

项目预览

aisimulate 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队ai-dynamo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
GitHub 星标★ 121
上线时间2026-08-11 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积442.3 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-11-07
浏览次数0

项目介绍

aisimulate 是一个面向大模型推理服务的离线仿真与配置搜索工具。它不依赖真实 GPU 集群,而是通过建模 LLM 推理引擎的调度、批处理与显存行为,预测不同部署配置下的吞吐、延迟和资源占用,并自动搜索较优的部署方案。核心能力包括:对推理服务行为进行仿真预测,支持在无 GPU 环境下评估配置效果,提供配置搜索以寻找更优的并行度、批大小等参数组合。适合在正式部署前做容量规划与参数调优,降低试错成本,避免为每次实验都搭建真实服务集群。项目使用 Python 编写,目前处于早期阶段,社区规模较小,适合关注推理服务性能工程与离线评估方向的开发者研究和二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-07 · 当前星标 ★ 121

核心亮点

  • 无需真实 GPU 集群即可离线评估部署配置,降低实验成本
  • 同时提供行为预测与配置搜索,覆盖从评估到调优的流程
  • Python 实现,便于阅读源码和二次开发

不足之处

  • 早期项目,文档与社区生态尚不完善
  • 仿真结果与真实集群表现可能存在偏差,需实际验证

适用场景

  • 正式部署前做推理服务容量规划
  • 对比不同并行度与批大小配置的预期效果
  • 在无 GPU 的开发环境中研究服务性能

替代项目

vLLM、TensorRT-LLM

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