ElasticMM: Beschleunigung multimodaler Inferenz durch Elastisches Multimodales Parallelism
ElasticMM ist ein neu veröffentlichtes, Open‑Source‑Serving‑System für moderne multimodale große Sprachmodelle (MLLMs). Es wurde als Oral‑Präsentation bei NeurIPS 2025 ausgewählt und bietet einen deutlichen Leistungszuwachs gegenüber bestehenden Lösungen wie vLLM.
Key Takeaway
ElasticMM ermöglicht eine bis zu 4,2‑fache Verkürzung der Time‑to‑First‑Token (TTFT) und erhöht die Durchsatzrate bei multimodalen Workloads.
Wichtige Features
- Modality‑aware Scheduling
- Elastic Stage Partitioning
- Unified Prefix Caching
- Non‑Blocking Encoding
Ergebnisse
- TTFT reduziert um bis zu 4,2‑fach
- Durchsatzrate steigt um 3,2–4,5‑fach
Verfügbarkeit
PDF des Papers: https://openreview.net/pdf?id=Zd6VyjmN1S
GitHub‑Repository: https://github.com/hpdps-group/ElasticMM
Community‑Feedback
Ein Kommentar („nice post, thank for sharing“) zeigt Interesse von Entwicklern, die LLM/MLLM‑Inference‑Stacks bauen oder multimodale Inferenz in Produktion einsetzen.