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法国创企Kog的软件优先策略：如何用标准GPU实现30倍LLM推理加速

法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。 Kog在8× AMD MI300X节点上实现了每请求每秒3000个输出token的解码速度（FP16，batch size 1），不使用量化、推测解码或剪枝；在8× NVIDIA H200上为每秒2100个token。

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法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。
Kog在8× AMD MI300X节点上实现了每请求每秒3000个输出token的解码速度（FP16，batch size 1），不使用量化、推测解码或剪枝；在8× NVIDIA H200上为每秒2100个token。
Kog尚未在70B+参数级大模型上验证其30倍加速声明；其下一个关键里程碑是在主流工业级模型上实现10倍加速，预计在未来数月内完成。

AI-generated illustration of a GPU with layered software and data-flow lines representing optimized LLM inference. — 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 提示
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

法国AI基础设施公司Kog宣称，通过一套深度、软件优先的优化栈——协同设计自定义模型架构（Laneformer）、单内核推理引擎（KIE）和自定义通信层（KCCL）——可在现有数据中心GPU上实现最高30倍的LLM推理加速，目标是消除解码循环中的每一个停顿点。

Kog不制造定制ASIC或采购特殊硬件，而是将以下三层视为一个协同设计的系统：

Monokernel（单持久CUDA内核）： 整个LLM解码过程作为一个持久内核运行，层之间没有内核启动或中断，彻底消除GPU启动开销。

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“法国创企Kog的软件优先策略：如何用标准GPU实现30倍LLM推理加速”的简短答案是什么？

法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。

首先要验证的关键点是什么？

法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。 Kog在8× AMD MI300X节点上实现了每请求每秒3000个输出token的解码速度（FP16，batch size 1），不使用量化、推测解码或剪枝；在8× NVIDIA H200上为每秒2100个token。

接下来在实践中我应该做什么？

Kog尚未在70B+参数级大模型上验证其30倍加速声明；其下一个关键里程碑是在主流工业级模型上实现10倍加速，预计在未来数月内完成。

来源

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法国创企Kog的软件优先策略：如何用标准GPU实现30倍LLM推理加速

法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。 Kog在8× AMD MI300X节点上实现了每请求每秒3000个输出token的解码速度（FP16，batch size 1），不使用量化、推测解码或剪枝；在8× NVIDIA H200上为每秒2100个token。

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法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。
Kog在8× AMD MI300X节点上实现了每请求每秒3000个输出token的解码速度（FP16，batch size 1），不使用量化、推测解码或剪枝；在8× NVIDIA H200上为每秒2100个token。
Kog尚未在70B+参数级大模型上验证其30倍加速声明；其下一个关键里程碑是在主流工业级模型上实现10倍加速，预计在未来数月内完成。

AI-generated illustration of a GPU with layered software and data-flow lines representing optimized LLM inference. — 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.
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Kog不制造定制ASIC或采购特殊硬件，而是将以下三层视为一个协同设计的系统：

Monokernel（单持久CUDA内核）： 整个LLM解码过程作为一个持久内核运行，层之间没有内核启动或中断，彻底消除GPU启动开销。

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“法国创企Kog的软件优先策略：如何用标准GPU实现30倍LLM推理加速”的简短答案是什么？

法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。

首先要验证的关键点是什么？

法国创企Kog称，通过纯软件优化栈可在现有数据中心GPU上实现最高30倍LLM推理加速，其核心是协同设计自定义模型架构Laneformer、单内核推理引擎KIE和自定义通信层KCCL，以消除解码循环中的每一个停顿点。 Kog在8× AMD MI300X节点上实现了每请求每秒3000个输出token的解码速度（FP16，batch size 1），不使用量化、推测解码或剪枝；在8× NVIDIA H200上为每秒2100个token。

接下来在实践中我应该做什么？

Kog尚未在70B+参数级大模型上验证其30倍加速声明；其下一个关键里程碑是在主流工业级模型上实现10倍加速，预计在未来数月内完成。

来源

指标	结果
在8× AMD MI300X上的解码速度	每请求每秒3000个输出token（FP16，batch size 1）
在8× NVIDIA H200上的解码速度	每请求每秒2100个输出token（FP16，batch size 1）
HumanEval+（贪婪解码）	45.1%
MBPP+（贪婪解码）	51.6%
方法	无量化、无推测解码、无剪枝

维度	Kog	Cerebras
方法	标准GPU上的纯软件方法	定制晶圆级硬件
最佳演示	2B模型上每秒3000个token	70B模型上约每秒2100个token
延迟声明	目标在前沿模型上实现30倍加速	相对于H100在70B模型上约4倍加速
硬件成本	使用现有GPU基础设施	需要专有CS-3系统
成熟度	早期阶段（技术预览，仅2B模型）	针对多个开源模型的生产就绪级

指标	结果
在8× AMD MI300X上的解码速度	每请求每秒3000个输出token（FP16，batch size 1）
在8× NVIDIA H200上的解码速度	每请求每秒2100个输出token（FP16，batch size 1）
HumanEval+（贪婪解码）	45.1%
MBPP+（贪婪解码）	51.6%
方法	无量化、无推测解码、无剪枝

维度	Kog	Cerebras
方法	标准GPU上的纯软件方法	定制晶圆级硬件
最佳演示	2B模型上每秒3000个token	70B模型上约每秒2100个token
延迟声明	目标在前沿模型上实现30倍加速	相对于H100在70B模型上约4倍加速
硬件成本	使用现有GPU基础设施	需要专有CS-3系统
成熟度	早期阶段（技术预览，仅2B模型）	针对多个开源模型的生产就绪级