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kekzl/imp — Blackwell 専用 C++23 LLM サーバー

kekzl/imp は NVIDIA Blackwell GPU 1 枚を対象とし、API、モデル入力形式、公開されている性能測定を提供する LLM サーバーである。

リポジトリ情報kekzl/imp ↗

kekzl/imp は NVIDIA Blackwell GPU 1 枚を対象とし、API、モデル入力形式、公開されている性能測定を提供する LLM サーバーである。

GitHub の説明: LLM server for NVIDIA Blackwell only (GeForce RTX 50, RTX PRO). On one RTX 5090, Qwen3.8-27B one user: 96.3 tok/s, 1.38x vLLM without speculative decoding, 1.23x llama.cpp on the same GGUF. Serves the 123.6 GiB Qwen3.8-Flash-Next from a 32 GB card at 92.1 tok/s. OpenAI and Anthropic API, tool calls, one docker run.

スター
★ 48
フォーク
4
言語
C++
ライセンス
MIT
最新リリース
v0.59.2
原文を見る ↗GitHub で見る ↗

kekzl/imp は NVIDIA Blackwell GPU 1 枚を対象とする C++23 LLM サーバーである。最新リリースは v0.59.2 だ。提供された情報には、このバージョンで新たに変更された項目が個別に示されていない。コンテナ 1 つで実行し、OpenAI および Anthropic 互換 API とツール呼び出しに対応する。

このサーバーは Blackwell(sm_120a) のネイティブ 4 ビット演算とテンソルコア、低精度演算パスに注力する。入力形式は GGUF と NVFP4 である。README は RTX 5090 で実行した測定値と比較基準を公開している。Qwen3.8-27B を単一ユーザーで実行した結果は毎秒 96.3 トークンである。同じ測定では、speculative decoding なしの vLLM より 1.38 倍、同じ GGUF を使用した llama.cpp より 1.23 倍速いと記録されている。32 GB のカードで 123.6 GiB の Qwen3.8-Flash-Next を毎秒 92.1 トークンでサーブする値もある。

適用範囲は単一の Blackwell GPU 環境に限定される。README は単一 GPU 以外の環境には対応しないと明記しており、対象は GeForce RTX 50 と RTX PRO シリーズである。したがって、公開された数値と機能は、他の GPU や複数 GPU を使用する環境の根拠にはならない。比較結果も README に記載された条件の範囲内で読む必要があり、このサーバーの対応範囲は狭い方に属する。