研究团队提出ROCm InferaSim大模型服务性能预测框架
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2026年11月4日，研究团队在arXiv发布关于ROCm InferaSim的研究。该框架旨在削减大语言模型（LLM）服务的试错成本并部署最佳配置，其核心机制是通过少量基准测试结合解析模型来预测LLM推理性能。在AMD Instinct MI355X GPU搭配vLLM与SGLang等环境的实际测试中，针对原本需要耗费204 GPU-hours进行测量的226个配置，ROCm InferaSim仅消耗9.1 GPU-hours便完成了全面覆盖，显著降低了配置优化的算力成本与时间。
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- arXiv 人工智能ROCm InferaSim：削减 LLM 服务试错成本并部署最佳配置
ROCm InferaSim 通过少量基准测试结合解析模型预测 LLM 推理性能，大幅削减部署配置的试错成本。在 AMD Instinct MI355X GPU 搭配 vLLM 与 SGLang 等测试中，其仅用 9.1 GPU-hours 便覆盖了原本需 204 GPU-hours 测量的 226 个配置。
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