Prefix Caching的功能在TensorRT-LLM和vLLM中目前均有支持,我们可以在启动服务时开启。在TensorRT-LLM中,需要通过设置enableBlockReuse为True来开启该功能,在vLLM中则需要指定--enable-prefix-caching。由于TensorRT-LLM目前是半开源状态,blockManager和一些核心的kernel代码是闭源的,因此本文选在vLLM中Prefix Caching实现来...
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在多轮对话中的应用分析以及代码应用实践。 本文草图使用http://draw.io绘制,欢迎自取: https://github.com/DefTruth...
使用 vllm v0.2.5、指导 v0.1.8 和 Hugging Face TGI v1.3.0 作为基准系统。 如图1 和图 2 所示,SGLang 在所有基准测试中均优于基准系统,吞吐量提高了 5 倍。它在延迟方面也表现出色,特别是对于第一个令牌延迟,其中前缀缓存命中可以带来显着的好处。这些改进归功于 RadixAttention 的自动 KV 缓存重用、...
我们使用 SGLang 来实现常见的 LLM 工作负载,包括代理、推理、提取、聊天和小样本学习任务,并在 NVIDIA A10G GPU 上采用 Llama-7B 和 Mixtral-8x7B 模型。 下面的图 1 和图 2 表明,与现有系统(即 Guidance 和 vLLM)相比,SGLang 的吞吐量提高了 5 倍。 我们已经发布了代码和技术报告。 图1:不同系统在...
我们使用 SGLang 来实现常见的 LLM 工作负载,包括代理、推理、提取、聊天和小样本学习任务,并在 NVIDIA A10G GPU 上采用 Llama-7B 和 Mixtral-8x7B 模型。 下面的图 1 和图 2 表明,与现有系统(即 Guidance 和 vLLM)相比,SGLang 的吞吐量提高了 5 倍。 我们已经发布了代码和技术报告。
实际应用中的性能提升:根据 SGLang 官方提供的基准测试结果,在多种工作负载、模型和硬件设置上,SGLang 相比于现有的编程和推理系统(如 Guidance、vLLM 和LMQL)实现了显著的吞吐量提升。 RadixAttention 技术通过智能地重用前缀缓存、动态管理缓存以及跨请求的缓存共享,显著提高了大型语言模型的推理效率。这种技术特别适...
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: ...