accel-dse：流片前推理加速器设计空间探索工具（支持 LLM、视频生成 DiT 与蛋白质模型）

GitHub 开源项目 accel-dse 用可核对的解析模型做推理加速器设计空间探索，覆盖 LLM/VLM、视频生成 DiT 和蛋白质模型，零第三方依赖，仅需 Python ≥ 3.10。工具从 HF config.json 与 safetensors 头建模逐层参数量（与发布总量偏差 ≤0.5%），支持多卡并行布局、prefill/decode 分离、排队与尾延迟分析。0.60 版将每副本卡数上限从 64 提升至 8192，可评估数百到数千卡的多节点部署，1024 卡布局排名约 8 s。