Laten we eerlijk zijn: wij zijn niet het marketingtype.
We hebben nooit een cent extern kapitaal aangenomen, nooit geld verbrand aan advertentiecampagnes en nooit een verkoopleger ingehuurd.
Wij bouwen gewoon dingen die werken.
In de wereld van vandaag lijkt het erop dat de bedrijven die het hardst schreeuwen vaak in de schijnwerpers staan, terwijl degenen die de daadwerkelijke engineering uitvoeren stilletjes aan de toekomst bouwen.
Wij behoren tot die laatste groep.
Toch kregen we, na een vriendelijk duwtje van iemand die echt iets van marketing kent, te horen:
Jullie moeten opscheppen, de resultaten zijn duidelijk en jullie hebben het verdiend.
Dus… daar gaan we. 😉
De slimmere manier om sneller te worden
In een markt vol 'revolutionaire' engines en nieuwe runtimes kiest Paiton een eenvoudiger en slimmer pad.
Het is geen zoveelste inferentie-engine, maar een prestatieversterker voor de engine die u al gebruikt.
Met Paiton hoeft u uw modellen niet opnieuw te downloaden, uw stack te migreren of uw infrastructuur opnieuw te configureren.
U voegt Paiton toe en ziet uw throughput stijgen.
Gebruikt u vLLM of SGLang, dan is uw omgeving al compatibel.
Aansluiten, inschakelen
Paiton past rechtstreeks in uw bestaande omgeving omdat het volledig engine-agnostisch is.
Geen nieuwe API's. Geen omscholing. Geen leercurve.
| Enginestack | Wijziging aan opstelling | Modelondersteuning | Typische versnelling | Compatibiliteit |
|---|---|---|---|---|
| Paiton + vLLM | Geen | Altijd | +25–40% | 100% |
| Aangepaste engine | Groot | Niet altijd | +20–30% | Beperkt |
| Standaard vLLM | Geen | Altijd | Basislijn | 100% |
Echte prestaties. Echte ROI.
We hebben ons gericht op verregaande kernelfusie, aangepaste GEMM's en geoptimaliseerde communicatie tussen GPU's.
Het resultaat: AMD MI300X met Paiton presteert beter dan nieuwere GPU's die aanzienlijk duurder zijn, terwijl deze op uw bestaande stack draait.
Prestaties per dollar
| Hardware | Framework | Tokens/sec | Prestaties per $ (H200 = 1,0) | Resultaat |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H200 | vLLM | 3.862 | 1,00 | Basislijn |
| NVIDIA B200 | vLLM | 4.589 | 0,82 | Iets sneller, minder efficiënt |
| Standaard MI300X | vLLM | 3.210 | 1,43 | Sterk |
| AMD MI300X + Paiton | vLLM / SGLang | 4.613 | 2,07 | Winnaar |
Efficiëntie in de echte wereld: Paiton MI300X levert meer dan 2× de prestaties per dollar van NVIDIA H200.
Wat dit betekent: u krijgt 40 tot 50% betere prestaties tegen bijna de helft van de kosten per token, zonder uw stack te wijzigen.
Behoud uw stack. Behoud uw modellen. Ga gewoon sneller.
Andere tools beloven betere prestaties, maar dwingen u om alles opnieuw op te bouwen.
Paiton optimaliseert eenvoudigweg wat u al gebruikt.
| Kenmerk | Standaardstack | Aangepaste engine | Paiton |
|---|---|---|---|
| Compatibiliteit van modelbestanden | Native | Vereist vaak conversie | Native |
| Enginemigratie | Nodig | Vereist | Geen |
| Onderhoud van de stack | Normaal | Hoog | Laag |
| Onmiddellijke ROI | Middel | Langzaam | Direct |
Paiton bevindt zich op de “sweet spot”: laagste complexiteit, hoogste ROI.
De zakelijke rekensom
Elke milliseconde die de inferentietijd verkort, vertaalt zich in echte besparingen.
Zo ziet dat er in de praktijk uit, gebaseerd op praktijkgegevens uit onze eigen Qwen3-30B benchmarks:
Kosten per 1 miljoen tokens (USD)
| Opstelling | Kosten per 1 miljoen tokens | Efficiëntiewinst |
|---|---|---|
| NVIDIA H200 | $ 0,186 | Referentie |
| NVIDIA B200 | $ 0,227 | -22% |
| Standaard MI300X | $ 0,130 | +43% |
| Paiton MI300X | $ 0,090 | +51% |
Paiton verlaagt de inferentiekosten per miljoen tokens met bijna de helft vergeleken met H200.
Resultaat: Snellere inferentie, lagere kosten en onmiddellijke ROI.
Opstarttijd is ook belangrijk
Inferentie is niet alles, de opstartsnelheid telt, vooral voor het schalen van grote modellen.
Voor Llama-3.1-405B-Instruct-FP8-KV heeft Paiton de koudestarttijd drastisch verlaagd met 46% in totaal.
Van het laden van het model tot het opwarmen heeft Paiton de opstartlatentie teruggebracht van 266 seconden naar 143 seconden, een reductie van 46%.
Waarom het ertoe doet
Er bestaat een hardnekkig idee dat u voor betere prestaties een nieuwe engine nodig hebt.
Wij zijn het daar niet mee eens.
Paiton bewijst dat slimmere software nieuwere hardware kan verslaan, en dat u beide kunt combineren. Geen downloads. Geen gedoe. Gewoon betere resultaten.
Het eindresultaat
Gebruikt u vLLM, SGLang of een deployment op AMD, dan is Paiton een bijzonder eenvoudige upgrade.
- Geen nieuwe engine
- Geen modeldownloads
- Geen verstoring van de workflow
- Onmiddellijke versnelling en lagere kosten
Snellere inferentie is niet alleen een benchmark, het is een zakelijk voordeel.
En Paiton is gebouwd om dit te leveren.
Lees meer op https://ai.eliovp.com/paiton
Blijf op de hoogte
Houd ons in de gaten, we zijn nog lang niet klaar met verbazen.
We werken intensief aan FP8-optimalisatie, zowel statisch als dynamisch, nauwkeurig afgestemd op Mixture-of-Experts (MoE)-modellen.
De eerste resultaten? Die zijn bijna niet te geloven, en allemaal behaald op AMD-hardware, zonder uw stack te wijzigen of afhankelijk te zijn van propriëtaire API's.
Blijf op de hoogte, de volgende release zal opnieuw definiëren wat 'geoptimaliseerde inferentie' werkelijk betekent.
Bronnen / Verder lezen
Alle prestatieclaims in dit artikel zijn gebaseerd op onze eigen interne benchmarking (waarbij evaluatiemodellen beschikbaar zijn) op AMD MI300X-systemen die vLLM/SGLang gebruiken met Paiton ingeschakeld, zoals hieronder gedocumenteerd:
- [Introductie tot Paiton door Eliovp (gastpost op AMD)
](https://www.amd.com/en/blogs/2025/introduction-to-paiton-by-eliovp.html?utm_source=chatgpt.com)