在vLLM中，当我们使用离线批处理模式时，表面上是在做“同步”推理，也即batch_size是静态固定的。但...
来实现的分层稀疏（即不同层的稀疏程度不一样），从而大大降低KV开销，对LLM模型实现推理加速。
它的核心优势是:通过提高已分配显存的利用率,来动态提高多batch推理的batch数.举个例子,推理模型用32k seq len,就需要先预留对应32k的kvcache,但是实际对话场景prompt就很短,比如几十字符(没人愿意多敲键盘),这样的话,预留的32k,后面很大一部分很可能用不到,很浪费,vllm就是把32k分块管理,比如按1k分,当字符长...
vllm一个主要加速的机制是kvcache管理，为了确保这一点会在加载时根据最大长度预留kvcache所需显存，由...
代码来自vllm/worker/worker.py，如下函数raise_if_cache_size_invalid所示。源码默认block_size=16，而...
vLLM在块大小为16的情况下表现最好，因为其注意力内核在较小的块大小下更有效。FlashAttention的GPU内核...
vLLM这两个常用的LLM推理框架中都已经支持，因此，从应用落地的角度来说，理解这三个优化技术的原理也...
vLLM这两个常用的LLM推理框架中都已经支持，因此，从应用落地的角度来说，理解这三个优化技术的原理也...
所以，vLLM必须在新来的seq_group和已经在做推理的seq_group间取得一种均衡：既不能完全不管新来的...
vLLM（一）PagedAttention 算法 vLLM（二）架构概览 vLLM（三）源码安装与调试 vLLM（四）源码解读上...