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。
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,当字符长度小于1k时,后面的块就可以动态腾出来,给其它batch先用着,等这个序列刚超过1k时,再给...
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代码 PagedAttention改进：使用连续内存。最开始其实就是使用连续内存，但是存在问题：LLM自回归生成，...
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...