MEER VAN AMD-GPU'S. BEWEZEN OP ECHTE MODELLEN.
Paiton spoort de vertraging in uw model op, vervangt het generieke runtimepad
en maakt productie-inference op AMD-hardware sneller zonder het model opnieuw te trainen.
GEMETEN OP ECHTE GENERATIE- EN INFERENCEPADEN.
De bottleneck zit zelden in het model. Meestal zit die in de runtime.
Paiton stemt het exacte pad af dat uw workload gebruikt en bewijst vervolgens de winst met benchmarks.
Inference voor één gebruiker: Radeon AI PRO R9700
Op één R9700 leverde Paiton 21% meer interactieve output, 54,3% meer output voor code en 17,4% lagere gemodelleerde kosten per miljoen tokens.
Lees de R9700-benchmarkVideo diffusion: MI355X versus B200
Paiton-Diffusers verminderde overhead in het generatiepad, zodat de hardware zijn werkelijke prestaties kon leveren.
Lees de Wan2.2-benchmarkU hebt geen nieuw model nodig om de kosten per outputeenheid te verbeteren. U moet de runtime, kernels en het deploymentpad optimaliseren voor de workload die u al uitvoert.
VERTAAL DOORVOER IN HERBRUIKBARE CAPACITEIT.
BEWERKBAAR PLANNINGSCENARIO
Snellere inference is meer dan een benchmarkcijfer. Ze kan de GPU-tijd voor dezelfde workload verminderen,
of de output verhogen van hardware die u al bezit.
Begin met dit illustratieve scenario en vervang vervolgens de aannames door de stijging die is gemeten tijdens uw Paiton-benchmark.
LLM'S, VIDEO DIFFUSION, MOE EN AANGEPASTE STACKS.
Of u nu LLM's, video diffusion, MoE of aangepaste architecturen uitvoert,
Paiton begint waar geld verloren gaat: latentie, doorvoer, geheugendruk en kosten per token.
Meer tokens, minder wachten
Vind de bottleneck die gebruikers en budgetten voelen. Qwen3.8 op één Radeon AI PRO R9700 leverde 21% meer interactieve output en 54,3% meer output voor code.
Het model hoeft niet opnieuw te worden getraind
Behoud het model en verbeter het pad eromheen met voor AMD geoptimaliseerde operators en aangepaste .so-bestanden.
Runtimewerk dat zich terugbetaalt
Paiton-Diffusers voor Wan2.2-videogeneratie en vLLM-ondersteuning wanneer inference voor taalmodellen sneller moet.
Taalmodellen
Llama, Qwen, Deepseek, Gemma, Mistral en CodeLlama met vLLM-ondersteuning, FP8-precisie en aangepaste kernels wanneer de winst het waard is.
Diffusion en video
Wan2.2, Flux, Stable Diffusion, SDXL, ControlNet en text-to-videoworkloads waarbij de keuze van scheduler, geheugeninstellingen en kernels het verschil maakt.
Geavanceerde modellen
MoE, MLA, multimodale systemen, propriëtaire architecturen, gespecialiseerde kernels, nieuwe attentiontechnieken en aangepaste inferencestacks.
METEN. OPTIMALISEREN. BEWIJZEN.
Breng de workload, de doel-GPU en het prestatiedoel mee.
Wij zetten dat om in een gericht traject van meting naar productieklare winst.
Voer de echte workload uit en bepaal waar latentie, geheugendruk of kosten per token de prestaties of kostenefficiëntie beperken.
Bouw het AMD-specifieke pad met aangepaste .so-bestanden, FP8-precisie, kernelfusie en dezelfde modelgewichten.
Implementeer het geoptimaliseerde pad op AMD Instinct- of Radeon AI PRO-hardware en vergelijk het resultaat met de baseline.
FP8 kan de geheugendruk verminderen terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft. Tensor-parallellisme verspreidt grote modellen zoals Llama-3.1-405B over meerdere AMD GPU's. Aangepaste kernels richten zich op de knelpunten die generieke runtimes achterlaten.
MI355X
288 GB HBM3E
MI325X / MI300X / MI300A
256 GB HBM3E, 192 GB HBM3, 128 GB HBM3 APU
MI250X / MI250 / MI210
Datacenter AMD GPU-ondersteuning
MI100
Eerste generatie met compute-optimalisatie
Radeon AI PRO R9700
Gekwalificeerde Qwen3.8-inference op 32 GB GDDR6
RX 7900 XTX / RX 7900 XT
Ondersteund voor geselecteerde inferenceworkloads
RX 6800 XT / RX 6900 XT
Ondersteund met workloadspecifieke kwalificatie
Paiton ondersteunt zowel AMD Instinct-datacenteraccelerators als Radeon-GPU's. Elke combinatie van model, runtime, precisie en hardware wordt vóór levering gekwalificeerd voor een duidelijk afgebakende deploymentscope.
+21% output
Meer throughput voor interactieve taken, code en lange contexten op dezelfde Radeon-GPU met 32 GB.
Lees de benchmark17,6% sneller
Snellere text-to-video diffusion met Paiton-Diffusers.
Lees de benchmark405B-model
Sneller opstarten en snellere inference voor een open model op frontierniveau.
Casestudy lezen$/1 miljoen tokens
MI300X met de Paiton-runtime voor kostenefficiënte MoE-workloads met een lange context.
Lees de benchmark
Deel het model, de doel-GPU en het productiedoel.
Paiton zet dat om in een op benchmarks gebaseerd optimalisatieplan.
