ElasticMM: Revolutionärer Multimodaler Inferenz-Stack mit EMP

ElasticMM ist ein neu veröffentlichtes, Open‑Source‑Serving‑System für moderne multimodale große Sprachmodelle (MLLMs). Es wurde bei NeurIPS 2025 vorgestellt und setzt ein neues Paradigma – Elastic Multimodal Parallelism (EMP) – ein, das Parallelismus an verschiedene Inferenz‑Stufen und Modalitäten anpasst.

Key Takeaway

ElasticMM ermöglicht eine bis zu 4,2‑fache Verkürzung der Time‑to‑First‑Token und erhöht die Durchsatzrate bei multimodalen Workloads im Vergleich zu bestehenden Systemen wie vLLM.

Wichtige Ergebnisse

• TTFT bis zu 4,2‑fach reduziert
• Durchsatzrate 3,2–4,5‑fach höher bei gemischten Workloads
• Modality‑aware Scheduling
• Elastic Stage Partitioning
• Unified Prefix Caching
• Non‑Blocking Encoding

Verfügbarkeit

PDF des Papers: https://openreview.net/pdf?id=Zd6VyjmN1S

GitHub‑Repository: https://github.com/hpdps-group/ElasticMM

Quelle

Artikel von Y Combinator News

Fragen & Antworten

Wie kann ich ElasticMM in meine bestehende LLM‑Inference‑Pipeline integrieren?

Welche konkreten Vorteile bietet ElasticMM gegenüber vLLM bei gemischten multimodalen Workloads?

Wo finde ich Beispielcode für die Non‑Blocking Encoding‑Strategie von ElasticMM?