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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-28 · 当前星标 ★ 242
核心亮点
- 将 attention 与 FFN 解耦执行,支持两段计算独立调度与流水并行
- 以插件形式接入 vLLM,尽量不侵入原有推理主流程
- 复用 vLLM 的调度与 KV Cache 机制,降低改造门槛
不足之处
- 早期项目,接口与实现仍在演进,稳定性待验证
- 文档与示例相对有限,上手需要熟悉 vLLM 内部结构
- 分离部署带来跨进程通信开销,收益依赖具体负载与硬件
适用场景
- 大模型推理服务中拆分 attention 与 FFN 以提升吞吐
- 异构 GPU 或混合算力环境下的推理资源编排
- 分离式推理架构的研究与实验验证
替代项目
vLLM、SGLang、TensorRT-LLM
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