RadixAttention 是在SGLang 的论文《Efficiently Programming Large Language Models using SGLang》中提出的,目的是为了实现 Automatic KV Cache Reuse。SGLang 通过 RadixAttention 来实现 Prefix Caching,其实现的关键点如下: 每次请求结束后,当前请求中的 KV Cache 不会立即丢弃,而是通过 RadixAttention 算法将其保留...
vLLM的prefix caching实现,包含了Prefix和Generated KV Cache。接下来,我们来分析一下只有Prefix、既有Prefix也有Generated KV Cache这两种情况下在多轮对话中的应用。 (1)只有Prefix Caching的优化,多轮对话分析。如下图所示,只有Prefix Caching时,每个新的轮次对话中,总是会有2个片段的prompt需要在prefill阶段进行...
也就是,相对于只缓存Prefix Cache,vLLM的Prefix Caching功能还缓存了Generated KV Cache,在多轮对话的应用中,基本可以消除历史轮次中生成对话的recompute。附issue链接: [Doc]: Will both the prompts and generated kv cache reuse if enable_prefix_caching flag is ON?github.com/vllm-project/vllm/issues/410...
CPU 瓶颈,需要对 Block 数据进行解码(进行了前缀压缩)。 Block Cache存可以部分缓解这个问题,但解码和多路归并仍然存在瓶颈。 虽然难以对所有范围查询负载进行优化,但是其中一个负载子集:前缀扫描,是存在优化空间的。基本思路是,如果用户确定知道本次扫描会局限在某个前缀中,则可以借助该前缀来对待访问的 Block 进行过...
原理&图解vLLM Automatic Prefix Cache(RadixAttention)首Token时延优化 缓存prefixtoken优化原理 BBuf2024-06-04 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/693556044 5.5K30 【前缀“选区-” bat脚本】 编辑器脚本调试batprefix 用户35192802024-06-04 我们可以提供一个更完整的批处理脚本和PowerShell脚本。确保它们都能...
- [[Prefill优化][万字]🔥原理&图解vLLM Automatic Prefix Cache(RadixAttention): 首Token时延优化](https://zhuanlan.zhihu.com/p/693556044) ![](./vllm-automatic-prefix-caching.drawio.png) - vLLM Automatic Prefix Cache(RadixAttention) ![](./vllm-automatic-prefix-caching.drawio.png) - vLL...
优化:对RDD执行checkpoint之前,最好对这个RDD先执行cache,这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到HDFS上就可以,省去了重新计算这一步。 checkpoint 1.checkpoint将RDD持久化到磁盘,还可以切断RDD之间的依赖关系,checkpoint中的数据当application执行完毕之后不会清除checkpoint目录中的数据。
D2D - DImage 效果测试 - DemandCache D2D - DImage 效果测试 - DirectionalBlur D2D - DImage 效果测试 - DpiCompensation D2D - DImage 效果测试 - EffectInputBatching D2D - DImage 效果测试 - EffectPropertyBatching D2D - DImage 效果测试 - GaussianBlur D2D - DImage 效果测试 - HazardTracking D2D - DIm...
redis统计keyPrefixredis计数 微博业务的迅速发展,对基础架构层面的要求也越来越高。新浪作为国内最早使用redis,并且是国内最大的redis使用者,在redis的使用上,也在逐步优化和提高。作为微博中一项重要的数据,计数类业务在微博业务中占的比重和重要性逐步提高。计数结果的准确度直接影响用户体验,并且很容易引起用户的投诉...
autovector主要针对在栈上分配的数组,保存数量较少的item这种使用场景做了优化。 IteratorWrapper是对InternalIterator*类型的对象的一个简单封装,主要cache了iter)->Valid()和iter_->key()的结果,提供更好的局部性访问性能。其他接口和InternalIterator一样,只是转发请求给iter_。