[vllm] [vLLM] ROCm 환경에서 MXFP4 GEMM 커널 최적화: 환경 변수에서 동적 설정으로vLLM이 ROCm 환경에서 MXFP4 양자화 모델의 성능을 극대화하기 위해, 환경 변수 대신 AITER 튜닝 설정을 기반으로 최적의 커널을 동적으로 선택하도록 개선되었습니다.#vLLM#ROCm#MXFP4#Performance Optimization#AITER#LLM Serving2026년 10월 17일댓글 수 로딩 중
[vllm] [ROCm] DeepSeek V4 성능 극대화: FP8 WO_A 출력 프로젝션 최적화 분석ROCm 환경에서 DeepSeek V4의 WO_A 경로를 FP8로 전환하여 TTFT를 7% 개선하고 처리량을 높인 최적화 기법을 분석합니다.#ROCm#DeepSeek-V4#FP8#vLLM#Performance Optimization#AITER2026년 9월 20일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, DeepSeek V4 모델 성능 최적화: AITER MXFP4 BF16 백엔드 개선vLLM에서 DeepSeek V4 모델의 성능을 향상시키기 위한 AITER MXFP4 BF16 백엔드 최적화 분석#vLLM#DeepSeekV4#LLM#Performance#Optimization#ROCm#AITER#MXFP42026년 6월 26일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, ROCm 환경에서 AITER MoE 연산 성능 최적화를 위한 환경 변수 노출vLLM에서 ROCm 환경의 AITER MoE 연산 성능을 개선하기 위해 새로운 환경 변수를 도입하여 최적화 옵션을 제공합니다.#vLLM#ROCm#AITER#MoE#Performance Optimization#Environment Variable2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM ROCm 환경에서 AITER를 활용한 Multi-Head Convolutions(MHC) 성능 최적화 및 안정성 개선vLLM ROCm 환경에서 AITER 커널을 통합하여 MHC 연산 성능을 크게 향상시키고, Tilelang 의존성을 제거하여 안정성을 높인 PR 분석#vLLM#ROCm#AITER#MHC#Performance Optimization#Bugfix#DeepSeek V42026년 5월 13일댓글 수 로딩 중