为破解大模型推理中GPU显存瓶颈，第四范式发布了大模型推理框架SLXLLM以及硬件版本的推理加速卡4Paradigm Sage LLM Accelerator（简称SLX）。通过多任务共享存储及处理优化技术，大模型推理性能提升10倍；在模型效果无损情况下，同样使用8张24G显存GPU对6B/7B大模型进行FP16推理，可部署的模型数量从8增至16，GPU利用率从55%最高提升至100%，推理成本仅为原来的一半。值得一提的是，该能力也将集成在4Paradigm Sage AIOS 5.0中，推动大模型落地应用。
当前，业界公认的大模型推理主要瓶颈之一是GPU显存瓶颈。同算力一样，显存是衡量GPU性能的关键指标之一，用于存储计算结果、模型参数等数据。在大模型推理的过程中，往往因为显存受限，导致GPU的算力无法被“全部激活”用于推理过程，GPU算力利用率较低，大模型推理成本居高不下。
为此，第四范式发布了大模型推理框架SLXLLM以及推理加速卡SLX，在二者联合优化下，在文本生成类场景中，大模型推理性能提升10倍。例如在使用4张80G GPU对72B大模型进行推理测试中，相较于使用vLLM，第四范式使用SLXLLM+SLX的方案，可同时运行任务数量从4增至40。此外，推理加速卡SLX也可兼容TGI、FastLLM、vLLM等主流大模型推理框架，大模型推理性能提升约1-8倍。
