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ElasticMM 是一个新发布的开源服务系统，专为现代多模态大型语言模型（MLLM）设计。该研究成果被选为 NeurIPS 2025 的口头报告。 与主要针对纯文本工作负载优化的现有服务栈（如 vLLM）不同，ElasticMM 引入了弹性多模态并行（EMP），这是一种新的执行范式，可在不同的推理阶段和模态之间调整并行度。 论文的主要发现： * TTFT（首次令牌时间）降低高达 4.2 倍 * 在混合多模态工作负载下，吞吐量提高 3.2 倍至 4.5 倍 * 模态感知调度、弹性阶段划分、统一前缀缓存和非阻塞编码 论文（OpenReview PDF）： [https://openreview.net/pdf?id=Zd6VyjmN1S](https://openreview.net/pdf?id=Zd6VyjmN1S) GitHub 仓库： [https://github.com/hpdps-group/ElasticMM](https://github.com/hpdps-group/ElasticMM) 很想听听 HN 社区的看法，特别是那些构建 LLM/MLLM 推理栈或处理生产环境中多模态服务的用户。