Kog vs. GPU-katto: Kuinka pelkkä ohjelmisto voi tuoda 30x nopeamman LLM-päätelmän
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl... Sen keskeinen innovaatio, Viivästetty Tensori Parallelismi (DTP), viivästyttää GPUiden välistä a...
JulkaisijaMuokattu mallilla DeepSeek-V4-FlashKuvat luotu mallilla GPT Image 1.5
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl...
Sen keskeinen innovaatio, Viivästetty Tensori Parallelismi (DTP), viivästyttää GPUiden välistä all reduce operaatiota kahdella kerroksella, jolloin tietoliikenne ja laskenta menevät päällekkäin ja poistavat standardin...
Kogin 30x nopeusväite on vielä todistamatta suuressa mittakaavassa (sen paras demo on 2B mallilla, ei 70B+ mallilla); seuraava kriittinen todistuspiste on 10x nopeuden parannus merkittävässä teollisuusmallissa tulevie...
What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what resultsKog's software-only strategy eliminates GPU stalls through co-designed model architecture and kernel design.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what results. Article summary: ## Kog's Approach and Results. Topic tags: general, documentation, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Kog on ranskalainen startup, joka väittää saavuttavansa jopa 30x nopeamman LLM-päätelmän nykyisillä datakeskus-GPUilla syvällä, ohjelmistopohjaisella optimointipinollaan — yhteensuunnittelemalla räätälöidyn mallin arkkitehtuurin (Laneformer), yhden ytimen päättelymoottorin (KIE) ja oman tietoliikennekerroksensa (KCCL) poistaakseen jokaisen pysähtymislähteen dekoodaussilmukasta.
Sen sijaan, että Kog rakentaisi omia ASIC-piirejä tai hankkisi eksoottista laitteistoa, se käsittelee kolmea kerrosta yhtenä yhteensuunniteltuna järjestelmänä:
Monoydin (yksi pysyvä CUDA-ydin): Koko LLM-dekoodausvaihe suoritetaan yhtenä pysyvänä ytimenä ilman ytimen käynnistyksiä tai keskeytyksiä kerrosten välillä, poistaen GPU:n käynnistyskustannukset kokonaan.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Kog vs. GPU-katto: Kuinka pelkkä ohjelmisto voi tuoda 30x nopeamman LLM-päätelmän"?
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl...
What are the key points to validate first?
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl... Sen keskeinen innovaatio, Viivästetty Tensori Parallelismi (DTP), viivästyttää GPUiden välistä all reduce operaatiota kahdella kerroksella, jolloin tietoliikenne ja laskenta menevät päällekkäin ja poistavat standardin...
What should I do next in practice?
Kogin 30x nopeusväite on vielä todistamatta suuressa mittakaavassa (sen paras demo on 2B mallilla, ei 70B+ mallilla); seuraava kriittinen todistuspiste on 10x nopeuden parannus merkittävässä teollisuusmallissa tulevie...
Kog vs. GPU-katto: Kuinka pelkkä ohjelmisto voi tuoda 30x nopeamman LLM-päätelmän
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl... Sen keskeinen innovaatio, Viivästetty Tensori Parallelismi (DTP), viivästyttää GPUiden välistä a...
JulkaisijaMuokattu mallilla DeepSeek-V4-FlashKuvat luotu mallilla GPT Image 1.5
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl...
Sen keskeinen innovaatio, Viivästetty Tensori Parallelismi (DTP), viivästyttää GPUiden välistä all reduce operaatiota kahdella kerroksella, jolloin tietoliikenne ja laskenta menevät päällekkäin ja poistavat standardin...
Kogin 30x nopeusväite on vielä todistamatta suuressa mittakaavassa (sen paras demo on 2B mallilla, ei 70B+ mallilla); seuraava kriittinen todistuspiste on 10x nopeuden parannus merkittävässä teollisuusmallissa tulevie...
What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what resultsKog's software-only strategy eliminates GPU stalls through co-designed model architecture and kernel design.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what results. Article summary: ## Kog's Approach and Results. Topic tags: general, documentation, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Kog on ranskalainen startup, joka väittää saavuttavansa jopa 30x nopeamman LLM-päätelmän nykyisillä datakeskus-GPUilla syvällä, ohjelmistopohjaisella optimointipinollaan — yhteensuunnittelemalla räätälöidyn mallin arkkitehtuurin (Laneformer), yhden ytimen päättelymoottorin (KIE) ja oman tietoliikennekerroksensa (KCCL) poistaakseen jokaisen pysähtymislähteen dekoodaussilmukasta.
Sen sijaan, että Kog rakentaisi omia ASIC-piirejä tai hankkisi eksoottista laitteistoa, se käsittelee kolmea kerrosta yhtenä yhteensuunniteltuna järjestelmänä:
Monoydin (yksi pysyvä CUDA-ydin): Koko LLM-dekoodausvaihe suoritetaan yhtenä pysyvänä ytimenä ilman ytimen käynnistyksiä tai keskeytyksiä kerrosten välillä, poistaen GPU:n käynnistyskustannukset kokonaan.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Kog vs. GPU-katto: Kuinka pelkkä ohjelmisto voi tuoda 30x nopeamman LLM-päätelmän"?
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl...
What are the key points to validate first?
Kog saavuttaa 3 000 ulostulotunnusta sekunnissa per pyyntö 8× AMD MI300X solmulla käyttäen pelkkää ohjelmistopohjaista päättelymoottoria — ilman erikoiskoneistoa, kvantisointia tai spekulatiivista dekoodausta — räätäl... Sen keskeinen innovaatio, Viivästetty Tensori Parallelismi (DTP), viivästyttää GPUiden välistä all reduce operaatiota kahdella kerroksella, jolloin tietoliikenne ja laskenta menevät päällekkäin ja poistavat standardin...
What should I do next in practice?
Kogin 30x nopeusväite on vielä todistamatta suuressa mittakaavassa (sen paras demo on 2B mallilla, ei 70B+ mallilla); seuraava kriittinen todistuspiste on 10x nopeuden parannus merkittävässä teollisuusmallissa tulevie...
Viivästetty Tensori-Parallelismi (DTP): Standardi tensori-parallelismi pysähtyy all-reduce -operaatioon jokaisella kerroksella. Kog viivästyttää jokaista all-reduce -operaatiota δ=2 kerroksella, yhdistäen tietoliikenteen laskentaan ja painojen suoratoistoon, jolloin GPU:t eivät koskaan odota tyhjänä tietoa.
Kaistarakenteinen Transformer-arkkitehtuuri: Laneformer jakaa mallin 8 rinnakkaiseen "kaistaan", jotka kohdistuvat DTP:n tietoliikenneaikatauluun, jolloin moottori pystyy täysin piilottamaan tensori-parallelismin ylikuormituksen.
Räätälöity tietoliikennekerros (KCCL): Korvaa tavallisen NCCL/RCCL:n, saavuttaen matalamman viiveen, lineaarisesti skaalautuvan tensori-parallelismin GPUiden välillä.
Assembly-tason optimointi: Kog työskentelee C++/assembly-tasolla sen sijaan, että kasaälyisiä parannuksia CUDA- tai ROCm-päälle, kohdistaen jokaisen GPU:n muistikaistan ja laskentakäytön syklin.
Laneformer 2B: Demonstroidut tulokset
Kog avasi lähdekoodin Laneformer 2B:stä (2,3B parametria), ohjeistetusta koodausmallista, joka on suunniteltu dekoodausnopeudelle raa'an vertailupistemäärän sijaan. Nämä nopeudet ovat noin 10x nopeampia kuin tyypillinen vLLM-suorituskyky tämänkokoiselle mallille.
Mittari
Tulos
Dekoodausnopeus 8× AMD MI300X
3 000 ulostulotunnusta/s per pyyntö (FP16, eräkoossa 1)
Dekoodausnopeus 8× NVIDIA H200
2 100 ulostulotunnusta/s per pyyntö (FP16, eräkoossa 1)
HumanEval+ (ahne)
45,1 %
MBPP+ (ahne)
51,6 %
Menetelmä
Ei kvantisointia, ei spekulatiivista dekoodausta, ei karsintaa
Seuraavat virstanpylväät skaalaamiseen
Kogin julkinen tekniikkaesikatselu toimii 2B-mallilla. Yritys kilpailee nyt skaalatakseen tekniikoitaan:
Lähiajan tavoite: Todistaa 10x nopeuden parannus merkittävässä teollisuusmittakaavan mallissa (esim. 70B+ tiheä tai MoE). Yritys odottaa saavuttavansa tämän tulevien kuukausien aikana.
Pitkän aikavälin tavoite: Osoittaa, että sen lähestymistapa voi tuottaa 30x nopeamman päätelmän suurilla frontier MoE-malleilla nopeuksilla, jotka ovat samankaltaisia kuin mitä se saavutti Laneformer 2B:llä. Kog on julkisesti väittänyt, että sen DTP- ja monoydintekniikat skaalautuvat suotuisasti MoE-arkkitehtuureihin.
Toukokuun 2026 julkaisun jälkeen Kog kertoo saaneensa 200+ konkreettista yritysliidiä, ja se keskittyy täysin suurempien mallien tukeen vastatakseen yritysten kysyntään.
Vertailu kilpailijoihin
ZML — Myös ranskalainen AI-startup (Yann LeCunin tukema), ZML käyttää erilaista lähestymistapaa: se julkaisi LLMD:n, ilmaisen päättelymoottorin, joka mahdollistaa monien avoimen lähdekoodin mallien suorittamisen useilla eri siruilla (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) käyttämällä yhtenäistä kääntäjäpohjaista lähestymistapaa. ZML priorisoi laitteistojen siirrettävyyttä ja monisirutukea äärimmäisen yhden pyynnön viiveen sijaan. Kog puolestaan on suunniteltu maksimaaliseen viiveen vähentämiseen tietyillä tehokkailla datakeskus-GPUilla (MI300X, H200) syvän, laitteistokohtaisen optimoinnin avulla.
Cerebras — Käyttää perustavanlaatuisesti laitteistopohjaista strategiaa: Piirilevymittakaava Moottori (WSE-3), valtava yksittäinen siru, joka poistaa monen GPU:n tietoliikennetarpeen. Cerebras saavuttaa ~2 100 tunnusta/s Llama 3.1 70B:llä (erä 1) WSE-3-laitteistollaan — huomionarvoisesti, tuo nopeus on 70B-mallille, ei 2B-mallille.
Ulottuvuus
Kog
Cerebras
Lähestymistapa
Ohjelmistopohjainen tavallisilla GPUilla
Räätälöity piirilevymittakaava laitteisto
Paras demo
3 000 tok/s 2B-mallilla
~2 100 tok/s 70B-mallilla
Viiveväite
Tavoittelee 30x frontier-malleille
~4x vs H100 70B-malleilla
Laitteistokustannus
Käyttää olemassa olevaa GPU-infrastruktuuria
Vaatii omaa CS-3-järjestelmää
Kypsyys
Varhaisvaihe (tekniikkaesikatselu, vain 2B)
Tuotantotasoinen useille avoimille malleille
Keskeinen varoitus: Kogin 3 000 tok/s -tulos on 2,3B-mallilla — kertaluokkaa pienempi kuin 70B-mallit, joita Cerebras palvelee vertailukelpoisilla nopeuksilla. Kog ei ole vielä osoittanut 30x-väitettään mittakaavassa. Yrityksen seuraava virstanpylväs (10x suuressa teollisuusmallissa) on kriittinen todistuspiste.
Viivästetty Tensori-Parallelismi (DTP): Standardi tensori-parallelismi pysähtyy all-reduce -operaatioon jokaisella kerroksella. Kog viivästyttää jokaista all-reduce -operaatiota δ=2 kerroksella, yhdistäen tietoliikenteen laskentaan ja painojen suoratoistoon, jolloin GPU:t eivät koskaan odota tyhjänä tietoa.
Kaistarakenteinen Transformer-arkkitehtuuri: Laneformer jakaa mallin 8 rinnakkaiseen "kaistaan", jotka kohdistuvat DTP:n tietoliikenneaikatauluun, jolloin moottori pystyy täysin piilottamaan tensori-parallelismin ylikuormituksen.
Räätälöity tietoliikennekerros (KCCL): Korvaa tavallisen NCCL/RCCL:n, saavuttaen matalamman viiveen, lineaarisesti skaalautuvan tensori-parallelismin GPUiden välillä.
Assembly-tason optimointi: Kog työskentelee C++/assembly-tasolla sen sijaan, että kasaälyisiä parannuksia CUDA- tai ROCm-päälle, kohdistaen jokaisen GPU:n muistikaistan ja laskentakäytön syklin.
Laneformer 2B: Demonstroidut tulokset
Kog avasi lähdekoodin Laneformer 2B:stä (2,3B parametria), ohjeistetusta koodausmallista, joka on suunniteltu dekoodausnopeudelle raa'an vertailupistemäärän sijaan. Nämä nopeudet ovat noin 10x nopeampia kuin tyypillinen vLLM-suorituskyky tämänkokoiselle mallille.
Mittari
Tulos
Dekoodausnopeus 8× AMD MI300X
3 000 ulostulotunnusta/s per pyyntö (FP16, eräkoossa 1)
Dekoodausnopeus 8× NVIDIA H200
2 100 ulostulotunnusta/s per pyyntö (FP16, eräkoossa 1)
HumanEval+ (ahne)
45,1 %
MBPP+ (ahne)
51,6 %
Menetelmä
Ei kvantisointia, ei spekulatiivista dekoodausta, ei karsintaa
Seuraavat virstanpylväät skaalaamiseen
Kogin julkinen tekniikkaesikatselu toimii 2B-mallilla. Yritys kilpailee nyt skaalatakseen tekniikoitaan:
Lähiajan tavoite: Todistaa 10x nopeuden parannus merkittävässä teollisuusmittakaavan mallissa (esim. 70B+ tiheä tai MoE). Yritys odottaa saavuttavansa tämän tulevien kuukausien aikana.
Pitkän aikavälin tavoite: Osoittaa, että sen lähestymistapa voi tuottaa 30x nopeamman päätelmän suurilla frontier MoE-malleilla nopeuksilla, jotka ovat samankaltaisia kuin mitä se saavutti Laneformer 2B:llä. Kog on julkisesti väittänyt, että sen DTP- ja monoydintekniikat skaalautuvat suotuisasti MoE-arkkitehtuureihin.
Toukokuun 2026 julkaisun jälkeen Kog kertoo saaneensa 200+ konkreettista yritysliidiä, ja se keskittyy täysin suurempien mallien tukeen vastatakseen yritysten kysyntään.
Vertailu kilpailijoihin
ZML — Myös ranskalainen AI-startup (Yann LeCunin tukema), ZML käyttää erilaista lähestymistapaa: se julkaisi LLMD:n, ilmaisen päättelymoottorin, joka mahdollistaa monien avoimen lähdekoodin mallien suorittamisen useilla eri siruilla (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) käyttämällä yhtenäistä kääntäjäpohjaista lähestymistapaa. ZML priorisoi laitteistojen siirrettävyyttä ja monisirutukea äärimmäisen yhden pyynnön viiveen sijaan. Kog puolestaan on suunniteltu maksimaaliseen viiveen vähentämiseen tietyillä tehokkailla datakeskus-GPUilla (MI300X, H200) syvän, laitteistokohtaisen optimoinnin avulla.
Cerebras — Käyttää perustavanlaatuisesti laitteistopohjaista strategiaa: Piirilevymittakaava Moottori (WSE-3), valtava yksittäinen siru, joka poistaa monen GPU:n tietoliikennetarpeen. Cerebras saavuttaa ~2 100 tunnusta/s Llama 3.1 70B:llä (erä 1) WSE-3-laitteistollaan — huomionarvoisesti, tuo nopeus on 70B-mallille, ei 2B-mallille.
Ulottuvuus
Kog
Cerebras
Lähestymistapa
Ohjelmistopohjainen tavallisilla GPUilla
Räätälöity piirilevymittakaava laitteisto
Paras demo
3 000 tok/s 2B-mallilla
~2 100 tok/s 70B-mallilla
Viiveväite
Tavoittelee 30x frontier-malleille
~4x vs H100 70B-malleilla
Laitteistokustannus
Käyttää olemassa olevaa GPU-infrastruktuuria
Vaatii omaa CS-3-järjestelmää
Kypsyys
Varhaisvaihe (tekniikkaesikatselu, vain 2B)
Tuotantotasoinen useille avoimille malleille
Keskeinen varoitus: Kogin 3 000 tok/s -tulos on 2,3B-mallilla — kertaluokkaa pienempi kuin 70B-mallit, joita Cerebras palvelee vertailukelpoisilla nopeuksilla. Kog ei ole vielä osoittanut 30x-väitettään mittakaavassa. Yrityksen seuraava virstanpylväs (10x suuressa teollisuusmallissa) on kriittinen todistuspiste.
