MInference 是微软研究院开发的高效长上下文推理框架，专门为解决超长上下文场景下的推理性能瓶颈而设计。该框架采用创新的动态稀疏注意力机制，能够在保持模型精度的前提下，显著加速超长上下文的预填充和推理过程。MInference 特别适合需要处理百万级 token 上下文的应用场景。
核心功能
MInference 的核心是其动态稀疏注意力技术，能够智能地识别和利用注意力矩阵中的稀疏模式，大幅减少计算量。框架支持离线和在线两种稀疏模式识别方式，可以根据实际需求灵活选择。MInference 内置了定制的 CUDA 内核，充分优化了 GPU 计算效率。框架还提供了高效的 KV 缓存管理机制，包括缓存生成、压缩和检索，进一步降低内存开销。MInference 支持与 Hugging Face Transformers 和 vLLM 等主流推理框架集成，方便用户快速采用。
技术特点
MInference 采用了多项创新技术来实现高效的长上下文推理。框架的动态稀疏注意力机制能够自适应不同的输入内容，自动调整稀疏策略。定制的 CUDA 内核实现了高度优化的稀疏矩阵运算，显著提升了计算效率。MInference 还采用了先进的 KV 缓存压缩算法，在保证精度的同时大幅减少内存占用。框架提供了 SCBench 基准测试套件，方便用户评估长上下文模型的性能。
应用场景
MInference 主要应用于需要处理超长上下文的场景，如长文档问答、代码仓库理解、法律文件分析、医疗记录处理等。在长文档问答场景中，MInference 能够处理整本书籍或多篇研究论文的内容，提供准确的答案。对于代码仓库理解，框架可以同时分析整个项目的代码，提供全局视角的解释。在企业场景中，MInference 可以用于处理合同、报告等长文档，提高工作效率。此外，该框架也适用于需要大量上下文的研究场景，如文献综述、历史文档分析等。