用统一的 KV cache 支撑机器人的多任务推理
OxyGen 将 KV cache 作为跨任务、跨控制周期共享的同一份资源,让 Mixture-of-Transformers VLA 在不损失动作频率的前提下并发生成语言,在 RTX 4090 与 Jetson AGX Thor 上端到端加速最高 3.7×。
博士生, 清华大学智能产业研究院
我目前就读于清华大学智能产业研究院(AIR),博士五年级,研究端侧智能(博士阶段工作概述)与具身智能。近期主要探索 VLA、WAM 等具身基础模型的高效部署,以及自进化物理智能。
NeurIPS 2026Main Track, Poster
ACM MobiSys 2026Best Paper Award Runner-Up, Results Reproduced @AE
ArXiv preprint, 2024Survey & Position, “Efficiency” Section Lead
OxyGen 将 KV cache 作为跨任务、跨控制周期共享的同一份资源,让 Mixture-of-Transformers VLA 在不损失动作频率的前提下并发生成语言,在 RTX 4090 与 Jetson AGX Thor 上端到端加速最高 3.7×。
通过量化、采样器调优、kernel 优化与 rollout 拓扑设计,在 24 GB GPU 上加速 NVIDIA 的 16B Cosmos 3 机器人策略:从单请求推理到 1,200 个 episode 的全量评测。
Vec-LUT 将重复的标量查表转化为连续的向量读取,在 x86 和 ARM CPU 上将并行三值 LLM 推理加速至多 4.2 倍。