Kog vs. de GPU-limiet: hoe software alleen 30x snellere LLM-inferentie kan leveren
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e... De kerninnovatie, Delayed Tensor Parallelism (DTP), stelt de inter GPU all reduce uit met 2 lage...
Gepubliceerd doorBewerkt met DeepSeek-V4-FlashAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 1.5
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e...
De kerninnovatie, Delayed Tensor Parallelism (DTP), stelt de inter GPU all reduce uit met 2 lagen om communicatie te overlappen met berekening, waardoor de vertragingen die standaard tensor parallelisme plaagt, worden...
Kog heeft zijn 30x claim nog niet op grote schaal aangetoond (de beste demo is op een 2B model, niet op een frontiermodel van 70B+); de volgende cruciale proef is een 10x snelheidsverbetering op een industrieel model...
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 is een Franse startup die claimt tot 30x snellere LLM-inferentie te kunnen realiseren op bestaande datacenter-GPU's, door een diepgaande, software-eerst optimalisatiestack – met een gezamenlijk ontworpen modelarchitectuur (Laneformer), een single-kernel inferentie-engine (KIE) en een aangepaste communicatielaag (KCCL) om elke bron van vertraging in de decode-lus weg te nemen.
In plaats van custom ASIC's te bouwen of exotische hardware aan te schaffen, behandelt Kog drie lagen als één gezamenlijk ontworpen systeem:
Monokernel (enkel aanhoudend CUDA-kernel): De volledige LLM-decodepass draait als één aanhoudende kernel zonder kernel-lanceringen of onderbrekingen tussen lagen, waardoor GPU-lanceeroverhead volledig wordt geëlimineerd.
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. de GPU-limiet: hoe software alleen 30x snellere LLM-inferentie kan leveren"?
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e...
What are the key points to validate first?
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e... De kerninnovatie, Delayed Tensor Parallelism (DTP), stelt de inter GPU all reduce uit met 2 lagen om communicatie te overlappen met berekening, waardoor de vertragingen die standaard tensor parallelisme plaagt, worden...
What should I do next in practice?
Kog heeft zijn 30x claim nog niet op grote schaal aangetoond (de beste demo is op een 2B model, niet op een frontiermodel van 70B+); de volgende cruciale proef is een 10x snelheidsverbetering op een industrieel model...
Kog vs. de GPU-limiet: hoe software alleen 30x snellere LLM-inferentie kan leveren
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e... De kerninnovatie, Delayed Tensor Parallelism (DTP), stelt de inter GPU all reduce uit met 2 lage...
Gepubliceerd doorBewerkt met DeepSeek-V4-FlashAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 1.5
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e...
De kerninnovatie, Delayed Tensor Parallelism (DTP), stelt de inter GPU all reduce uit met 2 lagen om communicatie te overlappen met berekening, waardoor de vertragingen die standaard tensor parallelisme plaagt, worden...
Kog heeft zijn 30x claim nog niet op grote schaal aangetoond (de beste demo is op een 2B model, niet op een frontiermodel van 70B+); de volgende cruciale proef is een 10x snelheidsverbetering op een industrieel model...
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 is een Franse startup die claimt tot 30x snellere LLM-inferentie te kunnen realiseren op bestaande datacenter-GPU's, door een diepgaande, software-eerst optimalisatiestack – met een gezamenlijk ontworpen modelarchitectuur (Laneformer), een single-kernel inferentie-engine (KIE) en een aangepaste communicatielaag (KCCL) om elke bron van vertraging in de decode-lus weg te nemen.
In plaats van custom ASIC's te bouwen of exotische hardware aan te schaffen, behandelt Kog drie lagen als één gezamenlijk ontworpen systeem:
Monokernel (enkel aanhoudend CUDA-kernel): De volledige LLM-decodepass draait als één aanhoudende kernel zonder kernel-lanceringen of onderbrekingen tussen lagen, waardoor GPU-lanceeroverhead volledig wordt geëlimineerd.
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. de GPU-limiet: hoe software alleen 30x snellere LLM-inferentie kan leveren"?
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e...
What are the key points to validate first?
Kog behaalt 3.000 output tokens per seconde per request op een 8× AMD MI300X node met een volledig software gedreven inferentie engine – geen speciale hardware, geen kwantisering en geen speculatieve decoding – door e... De kerninnovatie, Delayed Tensor Parallelism (DTP), stelt de inter GPU all reduce uit met 2 lagen om communicatie te overlappen met berekening, waardoor de vertragingen die standaard tensor parallelisme plaagt, worden...
What should I do next in practice?
Kog heeft zijn 30x claim nog niet op grote schaal aangetoond (de beste demo is op een 2B model, niet op een frontiermodel van 70B+); de volgende cruciale proef is een 10x snelheidsverbetering op een industrieel model...
Delayed Tensor Parallelism (DTP): Standaard tensor-parallelisme blokkeert bij elke laag op een all-reduce. Kog stelt elke all-reduce uit met δ=2 lagen, waardoor communicatie wordt overlapt met berekening en het streamen van gewichten, zodat de GPU's nooit inactief wachten op gegevens.
Lane-structured Transformer-architectuur: Laneformer verdeelt het model in 8 parallelle 'banen' die aansluiten bij het communicatieschema van DTP, waardoor de engine de overhead van tensor-parallelisme perfect kan verbergen.
Aangepaste communicatielaag (KCCL): Vervangt standaard NCCL/RCCL voor lagere latentie, lineair schalend tensor-parallelisme over GPU's.
Assembly-level optimalisatie: Kog werkt op C++/assembly-niveau in plaats van aanpassingen te stapelen op CUDA of ROCm, en richt zich op elke cyclus van GPU-geheugenbandbreedte en rekennut.
Laneformer 2B: aangetoonde resultaten
Kog heeft Laneformer 2B (2,3 miljard parameters) open-source gemaakt, een instructie-getuned codeermodel ontworpen voor decodesnelheid boven ruwe benchmarkscore. Deze snelheden zijn ruwweg 10x sneller dan de typische vLLM-doorvoer voor een model van dit formaat.
Metriek
Resultaat
Decodesnelheid op 8× AMD MI300X
3.000 output tokens/s per request (FP16, batchsize 1)
Decodesnelheid op 8× NVIDIA H200
2.100 output tokens/s per request (FP16, batchsize 1)
HumanEval+ (greedy)
45,1%
MBPP+ (greedy)
51,6%
Methode
Geen kwantisering, geen speculatieve decoding, geen pruning
Volgende mijlpalen voor opschaling
Kog's openbare technische preview draait op een 2B-model. Het bedrijf racet nu om zijn technieken op te schalen:
Doel op korte termijn: Een 10x snelheidsverbetering op een groot industrieel model (bijv. 70B+ dense of MoE) aantonen. Het bedrijf verwacht dit in de komende maanden te bereiken.
Langetermijnambitie: Aantonen dat de aanpak 30x snellere inferentie kan leveren op grote frontiermodellen (MoE) met snelheden vergelijkbaar met wat is bereikt op Laneformer 2B. Kog heeft publiekelijk beargumenteerd dat DTP en monokernel-technieken gunstig schalen naar MoE-architecturen.
Sinds de lancering in mei 2026 zegt Kog 200+ tastbare zakelijke leads te hebben gegenereerd en is het volledig gericht op ondersteuning van grotere modellen om aan de bedrijfsvraag te voldoen.
Vergelijking met concurrenten
ZML — Ook een Franse AI-startup (gesteund door Yann LeCun), ZML hanteert een andere aanpak: het bracht LLMD uit, een gratis inferentie-engine waarmee veel opensource-modellen op een breed scala aan chips kunnen draaien (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) met behulp van een uniforme compiler-gebaseerde benadering. ZML geeft prioriteit aan hardwareportabiliteit en ondersteuning voor meerdere chips in plaats van extreme single-request latentie. Kog is daarentegen specifiek gebouwd voor maximale latentiereductie op specifieke high-end datacenter-GPU's (MI300X, H200) door diepgaande, hardwarespecifieke optimalisatie.
Cerebras — Gebruikt een fundamenteel hardware-first strategie: de Wafer-Scale Engine (WSE-3), een massieve enkele chip die de noodzaak voor multi-GPU communicatie elimineert. Cerebras behaalt ~2.100 tokens/s op Llama 3.1 70B (batch 1) op zijn WSE-3 hardware — die snelheid is voor een 70B model, niet een 2B model.
Dimensie
Kog
Cerebras
Aanpak
Alleen software op standaard GPU's
Custom wafer-scale hardware
Beste demo
3.000 tok/s op een 2B model
~2.100 tok/s op 70B model
Latentieclaim
Streeft naar 30x op frontiermodellen
~4x vs H100 op 70B modellen
Hardwarekosten
Gebruikt bestaande GPU-infrastructuur
Vereist propriëtaire CS-3 systemen
Volwassenheid
Vroege fase (tech preview, alleen 2B)
Productieklaar voor meerdere open modellen
Belangrijk voorbehoud: Kog's 3.000 tok/s resultaat is op een 2,3B model – een orde van grootte kleiner dan de 70B modellen die Cerebras op vergelijkbare snelheden levert. Kog moet zijn 30x-claim nog op schaal aantonen. De volgende mijlpaal van het bedrijf (10x op een groot industrieel model) zal het cruciale bewijspunt zijn.
Delayed Tensor Parallelism (DTP): Standaard tensor-parallelisme blokkeert bij elke laag op een all-reduce. Kog stelt elke all-reduce uit met δ=2 lagen, waardoor communicatie wordt overlapt met berekening en het streamen van gewichten, zodat de GPU's nooit inactief wachten op gegevens.
Lane-structured Transformer-architectuur: Laneformer verdeelt het model in 8 parallelle 'banen' die aansluiten bij het communicatieschema van DTP, waardoor de engine de overhead van tensor-parallelisme perfect kan verbergen.
Aangepaste communicatielaag (KCCL): Vervangt standaard NCCL/RCCL voor lagere latentie, lineair schalend tensor-parallelisme over GPU's.
Assembly-level optimalisatie: Kog werkt op C++/assembly-niveau in plaats van aanpassingen te stapelen op CUDA of ROCm, en richt zich op elke cyclus van GPU-geheugenbandbreedte en rekennut.
Laneformer 2B: aangetoonde resultaten
Kog heeft Laneformer 2B (2,3 miljard parameters) open-source gemaakt, een instructie-getuned codeermodel ontworpen voor decodesnelheid boven ruwe benchmarkscore. Deze snelheden zijn ruwweg 10x sneller dan de typische vLLM-doorvoer voor een model van dit formaat.
Metriek
Resultaat
Decodesnelheid op 8× AMD MI300X
3.000 output tokens/s per request (FP16, batchsize 1)
Decodesnelheid op 8× NVIDIA H200
2.100 output tokens/s per request (FP16, batchsize 1)
HumanEval+ (greedy)
45,1%
MBPP+ (greedy)
51,6%
Methode
Geen kwantisering, geen speculatieve decoding, geen pruning
Volgende mijlpalen voor opschaling
Kog's openbare technische preview draait op een 2B-model. Het bedrijf racet nu om zijn technieken op te schalen:
Doel op korte termijn: Een 10x snelheidsverbetering op een groot industrieel model (bijv. 70B+ dense of MoE) aantonen. Het bedrijf verwacht dit in de komende maanden te bereiken.
Langetermijnambitie: Aantonen dat de aanpak 30x snellere inferentie kan leveren op grote frontiermodellen (MoE) met snelheden vergelijkbaar met wat is bereikt op Laneformer 2B. Kog heeft publiekelijk beargumenteerd dat DTP en monokernel-technieken gunstig schalen naar MoE-architecturen.
Sinds de lancering in mei 2026 zegt Kog 200+ tastbare zakelijke leads te hebben gegenereerd en is het volledig gericht op ondersteuning van grotere modellen om aan de bedrijfsvraag te voldoen.
Vergelijking met concurrenten
ZML — Ook een Franse AI-startup (gesteund door Yann LeCun), ZML hanteert een andere aanpak: het bracht LLMD uit, een gratis inferentie-engine waarmee veel opensource-modellen op een breed scala aan chips kunnen draaien (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) met behulp van een uniforme compiler-gebaseerde benadering. ZML geeft prioriteit aan hardwareportabiliteit en ondersteuning voor meerdere chips in plaats van extreme single-request latentie. Kog is daarentegen specifiek gebouwd voor maximale latentiereductie op specifieke high-end datacenter-GPU's (MI300X, H200) door diepgaande, hardwarespecifieke optimalisatie.
Cerebras — Gebruikt een fundamenteel hardware-first strategie: de Wafer-Scale Engine (WSE-3), een massieve enkele chip die de noodzaak voor multi-GPU communicatie elimineert. Cerebras behaalt ~2.100 tokens/s op Llama 3.1 70B (batch 1) op zijn WSE-3 hardware — die snelheid is voor een 70B model, niet een 2B model.
Dimensie
Kog
Cerebras
Aanpak
Alleen software op standaard GPU's
Custom wafer-scale hardware
Beste demo
3.000 tok/s op een 2B model
~2.100 tok/s op 70B model
Latentieclaim
Streeft naar 30x op frontiermodellen
~4x vs H100 op 70B modellen
Hardwarekosten
Gebruikt bestaande GPU-infrastructuur
Vereist propriëtaire CS-3 systemen
Volwassenheid
Vroege fase (tech preview, alleen 2B)
Productieklaar voor meerdere open modellen
Belangrijk voorbehoud: Kog's 3.000 tok/s resultaat is op een 2,3B model – een orde van grootte kleiner dan de 70B modellen die Cerebras op vergelijkbare snelheden levert. Kog moet zijn 30x-claim nog op schaal aantonen. De volgende mijlpaal van het bedrijf (10x op een groot industrieel model) zal het cruciale bewijspunt zijn.
