APIE / RSI Infra:RSI 大模型推理框架与 Agent 自动化优化

2026.06—至今 · 独立开发

  • AI Native 与 RSI:分离稳定运行时和模型适配代码,提供 Agent 可调用的工具接口、结构化结果和诊断信息;通过状态采集/回放、分层精度验证与源码/环境追踪支撑迭代,以 Issue 记录假设和证据,以 PR 审查和 CI 验证约束合入。
  • 融合图与异步投机流水:将 target 验证与 draft 生成融合为同一张执行图;复用固定地址 CPU/NPU 缓冲区,增量更新 block-table,使设备侧草稿生成与主机调度和输入准备重叠。
  • 并行 Tokenizer:Rust 有界线程池实现 LoPT,各 worker 使用独立 BPE cache。DeepSeek-V4 Tokenizer、16 线程、21.8K-token 输入下,耗时由 13.51 ms 降至 9.79 ms。

源代码 · LoPT 论文

郑培桢
郑培桢
AI Infra 算法研究员

大模型训推与数据基础设施,关注推理性能、分布式系统与 Agent 自动化优化。