合 MoE、Flash Attention、量化 GEMM 和 RoPE 融合。对企业和开发者来说，这套方案的核心价值不只是“更快”，还在于部署门槛更低。AMD 把它包装成“零学习成本”，意味着现有基于 vLLM 的服务流程理论上可以平滑迁移到 AMD 后端。该插件支持多个模型，包括 Qwen3、DeepSeek、GLM、gpt-oss、Kimi 等，并覆盖 MoE、混合 MoE、稠密模型，以及文
业把模型做成长期在线服务。AMD 本次推出的 vLLM 插件提供了一套更贴近 AMD Instinct GPU 的推理优化方案，尽量不改变开发者现有使用方式，让用户继续使用原有 vLLM 命令、API 和端到端工作流，而插件会在后台接管优化。vLLM-ATOM 架构与 MI300X、MI355X 示意vLLM-ATOM 插件重点面向 Instinct MI350、MI400，以及 MI355X
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