ИИ Большие языковые модели

AXIOM

AXIOM — это загружаемое ядро Rust, которое оптимизирует вывод трансформеров, заменяя общие абстракции ОС примитивами, специфичными для вывода.

Что такое AXIOM?

AXIOM — это исследовательское ядро операционной системы, разработанное специально для эффективного выполнения вывода трансформеров на оборудовании с ограниченной памятью, использующее тензорно-нативное выделение памяти, планирование на границах слоёв и двухбуферную потоковую передачу весов.

AXIOM — сравнение с аналогами

Модель ценообразованияБесплатноБесплатноБесплатноБесплатно
Бесплатные кредиты
Ключевые возможности
  • Тензорно-нативное выделение памяти с предварительно зарезервированными пулами
  • Планирование на границах слоёв для предотвращения вытеснения внутри слоя
  • Двухбуферная потоковая передача весов для наложения ввода-вывода и вычислений
  • Нативная загрузка моделей DeepSeek V4, Qwen3.6 и GLM 5.2
  • Адаптивное управление памятью Metal и потоковая передача SSD для систем с ограниченной памятью
  • HTTP-сервер с вызовом инструментов и агентом кодирования
  • Инференс с нулевым выделением памяти через API Panama FFM
  • Унифицированная среда для LLM, ASR, TTS и мультимодальных моделей
  • Глобальный бэкенд процесса для устранения фрагментации VRAM
  • Чистая реализация на C без внешних зависимостей
  • Потоковая передача весов экспертов с диска с LRU-кэшем и опциональным закрепленным горячим хранилищем
  • Точный прямой проход GLM-5.2 (glm_moe_dsa), подтвержденный до токена
Плюсы
  • Снижает накладные расходы на потоковую передачу с секунд до микросекунд на слой
  • Оптимизирует расположение памяти для предсказуемых шаблонов доступа при выводе
  • Работает полностью локально, обеспечивая конфиденциальность данных
  • Оптимизирован для Apple Silicon с ускорением Metal
  • Дизайн с нулевым выделением памяти для высокой производительности в Java
  • Унифицированный API для нескольких типов моделей (текст, зрение, аудио)
  • Запускает модель с 744B параметров на потребительском оборудовании всего с 25 ГБ ОЗУ
  • Открытый исходный код и полная прозрачность (код на C, без зависимостей)
Минусы
  • В настоящее время ограничен конкретными моделями (SmolLM2-135M, TinyLlama-1.1B Q4)
  • Требует NVMe на голом железе для предполагаемой оценки 7B-класса с низким потреблением памяти
  • В первую очередь предназначен для Apple Silicon; бэкенды CUDA/ROCm второстепенны
  • Не универсальный запускатель GGUF; поддерживает только определенные модели
  • Требует Java 22+ и Project Panama (ещё не стандарт во всех JVM)
  • Процесс сборки может быть сложным для новичков из-за нативной компиляции
  • Очень медленное холодное декодирование (0.05-0.1 ток/с на типичном NVMe)
  • Требуется ~370 ГБ дискового пространства для конвертированной модели int4
Кому подходит
  • Исследователи в области AI-систем и операционных систем
  • Разработчики, оптимизирующие вывод на оборудовании с ограниченными ресурсами
  • Пользователи Mac с Apple Silicon, желающие запускать LLM на устройстве
  • Разработчики, ищущие специализированный высокопроизводительный движок вывода
  • Java-разработчиков, создающих AI-приложения с низким потреблением памяти
  • Проекты, требующие локального высокопроизводительного инференса для LLM и мультимодальных моделей
  • Разработчикам, желающим запускать большие модели локально
  • Исследователям ИИ, изучающим архитектуры MoE на ограниченном оборудовании

Как использовать AXIOM?

  1. 1Настройте ночной инструментарий Rust и установите bootimage.
  2. 2Упакуйте веса модели с помощью предоставленного скрипта Python (pack_weights.py).
  3. 3Соберите ядро с помощью cargo +nightly run --release.
  4. 4Загрузите ядро в QEMU или на голое железо; оно выполнит вывод и выведет телеметрию.

AXIOM Ключевые возможности

  • Тензорно-нативное выделение памяти с предварительно зарезервированными пулами
  • Планирование на границах слоёв для предотвращения вытеснения внутри слоя
  • Двухбуферная потоковая передача весов для наложения ввода-вывода и вычислений
  • Планировщик LayerLock для выполнения с резидентным кэшем
  • Квантованный вывод (Q4) для SmolLM2-135M и TinyLlama-1.1B

AXIOM Сценарии использования

  • Запуск больших языковых моделей на системах с ограниченной памятью
  • Оптимизация задержки вывода для моделей трансформеров
  • Исследования в области оптимизации на уровне ОС для задач ИИ
  • Оценка влияния планирования на уровне ядра на пропускную способность вывода

AXIOM Цены и бесплатный доступ

Модель оплаты AXIOM: Бесплатно.

Открытый исходный код

Бесплатно

AXIOM доступен на GitHub под лицензией с открытым исходным кодом.

AXIOM Плюсы и минусы

Плюсы

  • Снижает накладные расходы на потоковую передачу с секунд до микросекунд на слой
  • Оптимизирует расположение памяти для предсказуемых шаблонов доступа при выводе
  • Открытый исходный код и расширяемость для исследований
  • Демонстрирует значительное улучшение пропускной способности (в 14,8 раза TPS в бенчмарке)

Минусы

  • В настоящее время ограничен конкретными моделями (SmolLM2-135M, TinyLlama-1.1B Q4)
  • Требует NVMe на голом железе для предполагаемой оценки 7B-класса с низким потреблением памяти
  • Ядра вычислений (проекция FFN) остаются узким местом
  • Не является ОС общего назначения; отсутствуют пользовательское пространство, сеть, файловая система

Для чего лучше всего подходит AXIOM?

  • Исследователи в области AI-систем и операционных систем
  • Разработчики, оптимизирующие вывод на оборудовании с ограниченными ресурсами
  • Инженеры, интересующиеся производительностью на уровне ядра для ИИ

Частые вопросы о AXIOM

Бесплатные альтернативы AXIOM

Opper AI logo

Единый AI-шлюз, предоставляющий доступ к 300+ ведущим моделям через один API, размещенный в ЕС и соответствующий GDPR, с интерфейсом, совместимым с OpenAI SDK.

Бесплатно
discode.ai logo

Один чат-интерфейс, дающий доступ к более чем 100 моделям ИИ, автоматически выбирающий лучшую модель для вашей задачи, отслеживая энергопотребление и защищая вашу конфиденциальность.

Бесплатно
Oxlo.ai logo

Oxlo.ai — это API для AI-инференса с приоритетом конфиденциальности, предлагающий ценообразование на основе запросов для более чем 45 моделей с открытым исходным кодом.

Бесплатно
Graphsignal logo

Graphsignal — это платформа профилирования вывода производственного масштаба, которая помогает инженерам оптимизировать производительность ИИ в моделях, движках, GPU и других ускорителях.

Бесплатно

Лучшие альтернативы AI инструментов для AXIOM

DwarfStar logo

Специализированный локальный движок вывода для больших языковых моделей, оптимизированный для Apple Silicon и потоковой передачи с SSD в системах с ограниченной памятью.

colibri logo

Движок на чистом C без зависимостей, который транслирует веса экспертов с диска для запуска 744B-параметрической модели GLM-5.2 MoE на потребительском оборудовании всего с 25 ГБ ОЗУ.

Opper AI logo

Единый AI-шлюз, предоставляющий доступ к 300+ ведущим моделям через один API, размещенный в ЕС и соответствующий GDPR, с интерфейсом, совместимым с OpenAI SDK.

Бесплатно
Auriko logo

Единая API-платформа для вывода LLM с оптимизацией стоимости, маршрутизацией, наблюдаемостью и автоматическим переключением при сбоях.

L

Браузерный инструмент, использующий линзу Якобиана для чтения внутренних концепций языковой модели в реальном времени.

Frugon logo

Frugon — это бесплатный анализатор затрат на LLM с открытым исходным кодом, который определяет, где утекают ваши расходы на LLM, анализируя журналы вызовов локально.