vLLM×AMD GPUでEAGLE-3推論を高速化

記事の3ポイント

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   EAGLE-3 の完全なライフサイクル実装

   vLLM を用いてターゲットモデルからオンポリシーデータを合成し、トレーニング中の隠れ状態を抽出して EAGLE-3 ドラフトモデルを訓練するプロセスと、AMD Quark による MXFP4/FP8 量子化サポートを含む一連のワークフローが確立された。

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   AMD Instinct MI355X での性能検証

   Kimi-K2.5 や MiniMax-M2.5 といった複雑なモデルに対して、ROCm と vLLM を組み合わせ AMD Instinct MI355X GPU で推論加速を実証し、InferenceX ベンチマークによる具体的な数値が示された。

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   EAGLE-3 の技術的優位性

   従来の自己回帰型デコーディングのボトルネックを解消する EAGLE-3 は、高いドラフト品質と受容率を備え、ターゲットモデルの完全な出力分布を保ちながら推論速度を劇的に向上させる手法として評価されている。