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Following the Bottleneck: Optimizing MiniMax M3 on AMD Instinct MI355X

來源　vLLM Blog

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摘要

詳細介紹如何在 AMD Instinct MI355X 上最佳化 MiniMax M3 模型的服務效能，透過分析區域性形狀、重複運算、資料搬移與快取策略，實現吞吐量大幅提升。讀者可學習如何系統性地識別瓶頸並進行微調，適用於希望提升大型語言模型推理效能的開發者。

This article details optimizing MiniMax M3 on AMD Instinct MI355X by analyzing local shapes, repeated work, data movement, and queue bottlenecks to achieve significant throughput gains.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

  • 透過分析區域性形狀與重複運算，最佳化啟動成本與資料搬移。
  • 整合共享專家與稀疏注意機制，提升效能並確保正確性。
  • 採用預填與解碼分離策略，解決高併發下的佇列瓶頸。

提到的工具與公司

  • vLLM
  • AMD Instinct MI355X
  • MiniMax M3
  • MXFP8
  • MXFP4
  • EAGLE3
  • AITER
  • Triton

適合誰看

負責大型語言模型推理服務效能最佳化與架構設計的開發人員。

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