Kog vs GPU-taket: Hur mjukvara ensam kan leverera 30x snabbare LLM-slutledning
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning. Kärninnovationen – Delayed Tensor Parallelism (DTP) – fördröjer inter GPU all reduce med 2 lager för att överlappa kommunikation me...
Publicerad avRedigerad med DeepSeek-V4-FlashBilder genererade med GPT Image 1.5
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning.
Kärninnovationen – Delayed Tensor Parallelism (DTP) – fördröjer inter GPU all reduce med 2 lager för att överlappa kommunikation med beräkning, vilket eliminerar flaskhalsarna i standard tensor parallellism.
Kog har ännu inte bevisat sitt fulla 30x påstående i skala (bästa demo på 2B modell); nästa kritiska milstolpe är 10x hastighetsökning på en stor industriell modell.
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 är en fransk startup som hävdar att de kan uppnå upp till 30x snabbare LLM-slutledning på befintliga datacenter-GPU:er genom en djup, mjukvaruoptimerad stack – med en samdesignad modellarkitektur (Laneformer), en enkelkärnig slutledningsmotor (KIE) och ett anpassat kommunikationslager (KCCL) som eliminerar alla källor till stillestånd i avkodningsloopen.
Istället för att bygga specialdesignade ASIC:ar eller skaffa exotisk hårdvara, behandlar Kog tre lager som ett samdesignat system:
Monokernel (en enda beständig CUDA-kärna): Hela LLM-avkodningspasset körs som en enda beständig kärna utan kärnlanseringar eller avbrott mellan lager, vilket helt eliminerar GPU-lanseringsomkostnader.
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-taket: Hur mjukvara ensam kan leverera 30x snabbare LLM-slutledning"?
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning.
What are the key points to validate first?
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning. Kärninnovationen – Delayed Tensor Parallelism (DTP) – fördröjer inter GPU all reduce med 2 lager för att överlappa kommunikation med beräkning, vilket eliminerar flaskhalsarna i standard tensor parallellism.
What should I do next in practice?
Kog har ännu inte bevisat sitt fulla 30x påstående i skala (bästa demo på 2B modell); nästa kritiska milstolpe är 10x hastighetsökning på en stor industriell modell.
Kog vs GPU-taket: Hur mjukvara ensam kan leverera 30x snabbare LLM-slutledning
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning. Kärninnovationen – Delayed Tensor Parallelism (DTP) – fördröjer inter GPU all reduce med 2 lager för att överlappa kommunikation me...
Publicerad avRedigerad med DeepSeek-V4-FlashBilder genererade med GPT Image 1.5
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning.
Kärninnovationen – Delayed Tensor Parallelism (DTP) – fördröjer inter GPU all reduce med 2 lager för att överlappa kommunikation med beräkning, vilket eliminerar flaskhalsarna i standard tensor parallellism.
Kog har ännu inte bevisat sitt fulla 30x påstående i skala (bästa demo på 2B modell); nästa kritiska milstolpe är 10x hastighetsökning på en stor industriell modell.
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 är en fransk startup som hävdar att de kan uppnå upp till 30x snabbare LLM-slutledning på befintliga datacenter-GPU:er genom en djup, mjukvaruoptimerad stack – med en samdesignad modellarkitektur (Laneformer), en enkelkärnig slutledningsmotor (KIE) och ett anpassat kommunikationslager (KCCL) som eliminerar alla källor till stillestånd i avkodningsloopen.
Istället för att bygga specialdesignade ASIC:ar eller skaffa exotisk hårdvara, behandlar Kog tre lager som ett samdesignat system:
Monokernel (en enda beständig CUDA-kärna): Hela LLM-avkodningspasset körs som en enda beständig kärna utan kärnlanseringar eller avbrott mellan lager, vilket helt eliminerar GPU-lanseringsomkostnader.
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-taket: Hur mjukvara ensam kan leverera 30x snabbare LLM-slutledning"?
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning.
What are the key points to validate first?
Kog uppnår 3 000 utdatatecken per sekund per begäran på en 8× AMD MI300X nod med en ren mjukvarudriven slutledningsmotor – utan specialhårdvara, kvantisering eller spekulativ avkodning. Kärninnovationen – Delayed Tensor Parallelism (DTP) – fördröjer inter GPU all reduce med 2 lager för att överlappa kommunikation med beräkning, vilket eliminerar flaskhalsarna i standard tensor parallellism.
What should I do next in practice?
Kog har ännu inte bevisat sitt fulla 30x påstående i skala (bästa demo på 2B modell); nästa kritiska milstolpe är 10x hastighetsökning på en stor industriell modell.
Delayed Tensor Parallelism (DTP): Standard tensor-parallellism blockerar vid en all-reduce på varje lager. Kog fördröjer varje all-reduce med δ=2 lager, vilket överlappar kommunikation med beräkning och viktströmning så att GPU:erna aldrig är overksam medan de väntar på data.
Lane-strukturerad Transformer-arkitektur: Laneformer delar in modellen i 8 parallella "banor" som är anpassade till DTP:s kommunikationsschema, vilket gör att motorn perfekt kan dölja overhead från tensor-parallellism.
Anpassat kommunikationslager (KCCL): Ersätter standard NCCL/RCCL för att uppnå lägre latens, linjärt skalbar tensor-parallellism över GPU:er.
Optimering på assembler-nivå: Kog arbetar på C++/assembler-nivå snarare än att stapla justeringar på CUDA eller ROCm, och riktar in sig på varje cykel av GPU-minnesbandbredd och beräkningsutnyttjande.
Laneformer 2B: Demonstrerade resultat
Kog släppte Laneformer 2B (2,3 miljarder parametrar) som öppen källkod – en instruktionsfinjusterad kodningsmodell designad för avkodningshastighet framför rå prestanda i benchmarks. Dessa hastigheter är ungefär 10x snabbare än typiskt vLLM-genomflöde för en modell av denna storlek.
Mått
Resultat
Avkodningshastighet på 8× AMD MI300X
3 000 utdatatecken/s per begäran (FP16, batchstorlek 1)
Avkodningshastighet på 8× NVIDIA H200
2 100 utdatatecken/s per begäran (FP16, batchstorlek 1)
HumanEval+ (girig)
45,1%
MBPP+ (girig)
51,6%
Metod
Ingen kvantisering, ingen spekulativ avkodning, ingen beskärning
Nästa milstolpar för skalning
Kogs offentliga teknikförhandsvisning körs på en 2B-modell. Företaget arbetar nu för att skala sina tekniker:
Kortsiktigt mål: Visa en 10x hastighetsförbättring på en stor industriell modell (t.ex. 70B+ tät eller MoE). Företaget förväntar sig att nå detta inom de kommande månaderna.
Långsiktig ambition: Visa att deras tillvägagångssätt kan leverera 30x snabbare slutledning på stora frontlinje-MoE-modeller med hastigheter liknande de som uppnås på Laneformer 2B. Kog har offentligt argumenterat för att deras DTP- och monokernel-tekniker skalar väl till MoE-arkitekturer.
Sedan lanseringen i maj 2026 uppger Kog att de har genererat 200+ konkreta affärskontakter och fokuserar nu helt på stöd för större modeller för att möta efterfrågan från företag.
Jämförelse med konkurrenter
ZML – Även en fransk AI-startup (stödd av Yann LeCun), men ZML tar en annan väg: de släppte LLMD, en gratis slutledningsmotor som låter många öppen källkod-modeller köras på en mängd olika chips (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) med hjälp av en enhetlig kompilatorbaserad metod. ZML prioriterar hårdvaruportabilitet och stöd för flera chips snarare än extrem låg latens för enskilda förfrågningar. Kog är däremot specialbyggt för maximal latensreduktion på specifika högpresterande datacenter-GPU:er (MI300X, H200) genom djup, hårdvaruspecifik optimering.
Cerebras – Använder en fundamentalt hårdvaruförst-strategi: Wafer-Scale Engine (WSE-3), ett massivt enkelt chip som eliminerar behovet av kommunikation mellan flera GPU:er. Cerebras uppnår ~2 100 tecken/s på Llama 3.1 70B (batch 1) på sin WSE-3-hårdvara – anmärkningsvärt nog är den hastigheten för en 70B-modell, inte en 2B-modell.
Dimension
Kog
Cerebras
Strategi
Endast mjukvara på standard GPU:er
Specialdesignad wafer-skala hårdvara
Bästa demo
3 000 tok/s på en 2B-modell
~2 100 tok/s på 70B-modell
Latensanspråk
Siktar på 30x på frontlinje-modeller
~4x vs H100 på 70B-modeller
Hårdvarukostnad
Använder befintlig GPU-infrastruktur
Kräver proprietära CS-3-system
Mognad
Tidig fas (teknikförhandsvisning, endast 2B)
Produktionsredo för flera öppna modeller
Viktig brasklapp: Kogs 3 000 tok/s-resultat gäller en 2,3B-modell – en storleksordning mindre än de 70B-modeller Cerebras serverar i jämförbara hastigheter. Kog har ännu inte visat sitt 30x-påstående i skala. Företagets nästa milstolpe (10x på en stor industriell modell) kommer att vara den kritiska bevispunkten.
Delayed Tensor Parallelism (DTP): Standard tensor-parallellism blockerar vid en all-reduce på varje lager. Kog fördröjer varje all-reduce med δ=2 lager, vilket överlappar kommunikation med beräkning och viktströmning så att GPU:erna aldrig är overksam medan de väntar på data.
Lane-strukturerad Transformer-arkitektur: Laneformer delar in modellen i 8 parallella "banor" som är anpassade till DTP:s kommunikationsschema, vilket gör att motorn perfekt kan dölja overhead från tensor-parallellism.
Anpassat kommunikationslager (KCCL): Ersätter standard NCCL/RCCL för att uppnå lägre latens, linjärt skalbar tensor-parallellism över GPU:er.
Optimering på assembler-nivå: Kog arbetar på C++/assembler-nivå snarare än att stapla justeringar på CUDA eller ROCm, och riktar in sig på varje cykel av GPU-minnesbandbredd och beräkningsutnyttjande.
Laneformer 2B: Demonstrerade resultat
Kog släppte Laneformer 2B (2,3 miljarder parametrar) som öppen källkod – en instruktionsfinjusterad kodningsmodell designad för avkodningshastighet framför rå prestanda i benchmarks. Dessa hastigheter är ungefär 10x snabbare än typiskt vLLM-genomflöde för en modell av denna storlek.
Mått
Resultat
Avkodningshastighet på 8× AMD MI300X
3 000 utdatatecken/s per begäran (FP16, batchstorlek 1)
Avkodningshastighet på 8× NVIDIA H200
2 100 utdatatecken/s per begäran (FP16, batchstorlek 1)
HumanEval+ (girig)
45,1%
MBPP+ (girig)
51,6%
Metod
Ingen kvantisering, ingen spekulativ avkodning, ingen beskärning
Nästa milstolpar för skalning
Kogs offentliga teknikförhandsvisning körs på en 2B-modell. Företaget arbetar nu för att skala sina tekniker:
Kortsiktigt mål: Visa en 10x hastighetsförbättring på en stor industriell modell (t.ex. 70B+ tät eller MoE). Företaget förväntar sig att nå detta inom de kommande månaderna.
Långsiktig ambition: Visa att deras tillvägagångssätt kan leverera 30x snabbare slutledning på stora frontlinje-MoE-modeller med hastigheter liknande de som uppnås på Laneformer 2B. Kog har offentligt argumenterat för att deras DTP- och monokernel-tekniker skalar väl till MoE-arkitekturer.
Sedan lanseringen i maj 2026 uppger Kog att de har genererat 200+ konkreta affärskontakter och fokuserar nu helt på stöd för större modeller för att möta efterfrågan från företag.
Jämförelse med konkurrenter
ZML – Även en fransk AI-startup (stödd av Yann LeCun), men ZML tar en annan väg: de släppte LLMD, en gratis slutledningsmotor som låter många öppen källkod-modeller köras på en mängd olika chips (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) med hjälp av en enhetlig kompilatorbaserad metod. ZML prioriterar hårdvaruportabilitet och stöd för flera chips snarare än extrem låg latens för enskilda förfrågningar. Kog är däremot specialbyggt för maximal latensreduktion på specifika högpresterande datacenter-GPU:er (MI300X, H200) genom djup, hårdvaruspecifik optimering.
Cerebras – Använder en fundamentalt hårdvaruförst-strategi: Wafer-Scale Engine (WSE-3), ett massivt enkelt chip som eliminerar behovet av kommunikation mellan flera GPU:er. Cerebras uppnår ~2 100 tecken/s på Llama 3.1 70B (batch 1) på sin WSE-3-hårdvara – anmärkningsvärt nog är den hastigheten för en 70B-modell, inte en 2B-modell.
Dimension
Kog
Cerebras
Strategi
Endast mjukvara på standard GPU:er
Specialdesignad wafer-skala hårdvara
Bästa demo
3 000 tok/s på en 2B-modell
~2 100 tok/s på 70B-modell
Latensanspråk
Siktar på 30x på frontlinje-modeller
~4x vs H100 på 70B-modeller
Hårdvarukostnad
Använder befintlig GPU-infrastruktur
Kräver proprietära CS-3-system
Mognad
Tidig fas (teknikförhandsvisning, endast 2B)
Produktionsredo för flera öppna modeller
Viktig brasklapp: Kogs 3 000 tok/s-resultat gäller en 2,3B-modell – en storleksordning mindre än de 70B-modeller Cerebras serverar i jämförbara hastigheter. Kog har ännu inte visat sitt 30x-påstående i skala. Företagets nästa milstolpe (10x på en stor industriell modell) kommer att vara den kritiska bevispunkten.
