本文讲解了SGLang RadixAttention原理,并且结合图解和代码,详细分析了vLLM中的Hash RadixAttention实现。vLLM中的Hash RadixAttention内容包括:Hash RadixAttention、Hash Prefix Tree、Prefix/Generate 阶段Hash码处理、Prefix + Generated KV Caching的调度逻辑、边界情况思考、vLLM Automatic Prefix Caching在多轮对话中的...
后端:使用 RadixAttention 自动 KV 缓存重用 前端:使用 SGLang 轻松进行 LLM 编程 基准 对比 应用 结论 链接 大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于需要多个链式生成调用、高级提示技术、控制流以及与外部环境交互的复杂任务。然而,用于编程和执行这些应用程序的高效系统存在显着的缺陷。为了解决这一差距,开源社区的研究...
FlashAttentionV1核心代码如下,其计算过程完全和图1-7一样。 """输入示例:Q = torch.tensor([[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9],[10, 11, 12]]], dtype=torch.float32, requires_grad=True).to(device='cuda')K = torch.tensor([[[0, 0, 6],[0, 2, 1],[2, 5, 0],[1, 8,...
SGLang 的 RadixAttention 技术是一种用于提高大型语言模型(LLM)推理效率的优化方法。它主要通过以下几个方面来提升模型的推理效率: 前缀缓存重用(Prefix Caching):RadixAttention 通过缓存具有相同前缀的不同提示的中间KV缓存,使得这些共享前缀的提示可以重用之前的计算结果,从而避免了重复计算,提高了效率。这种缓存重用机...
RadixAttention 我理解相比于上述提到的 Prefix Cache,引入了树结构来进一步增强 Prefix Cache(如何管理前缀 token)。 RadixAttention 引入树结构从而引入了 Prompt 之间的序列性和相关性,从而可以更好的共享前缀。 让我们思考这样这一个问题,从一个 serving 系统的角度考虑,因为收到了很多的 Prompt,从而在没有打满 ...
解锁了 Grok3 DeepSearch 的新用法:找论文。 | 比如:“Paged Attention 跟 Radix Attention 的论文”,它不仅找到了论文,还读了一遍,帮我分析了两者的区别,甚至还找到了 vllm 支持 Radix Attention 的 issue 讨论。 发布于 2025-03-04 22:45・IP 属地上海 ...
SGLang:超越TRT的LLM推理引擎 | 最近UCB的团队升级了SGLang项目,里面提出了RadixAttention,Constrain Decoding等技术,不仅用在结构化的输入输出,文中称之为LLM Programs。仅仅SGLang的backend runtime,执行效率也超过了vLLM,直逼甚至部分超过TRT-LLM。我觉得是在设计和实现上都值得关注的一个项目:SGLang:LLM推理引擎...