经过无数次的试验和调试，他们关注到了操作系统中的虚拟内存和分页技术，并基于此在 2023 年提出了开创性注意力算法 PagedAttention，其可以有效地管理注意力键和值。在此基础上，研究人员构建了高吞吐量的分布式 LLM 服务引擎 vLLM，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了大语言模型推理中的内存管理瓶颈问题。与 H...
通过这些机制,PagedAttention不仅显著提升了内存利用效率,还大幅度提高了模型的推理速度和吞吐量,使得在资源受限的环境中部署大规模语言模型成为可能。
vLLM V1 的核心架构进行了全面重构，主要目标是减少 CPU 开销并提升整体吞吐量。在 vLLM V0 中，API 服务器和推理引擎分离到不同进程，通过 ZMQ socket 进行通信。而在 vLLM V1 中，这一架构进一步优化，引入了 EngineCore 执行循环，专注于调度程序和模型执行器，使得 CPU 密集型任务（如 tokenization、多模...
实验多次,发现vLLM的推理速度是最快的;在高负载情况下测试,vLLM官方给出的吞吐量比HuggingFace Transformers高出24倍,比Text Generation Inference高出3.5倍。 高吞吐量服务:支持各种解码算法,比如parallel sampling, beam search等;与OpenAI API兼容:如果使用OpenAI API,只需要替换端点的URL即可. 虽然可以合并自己的模...
最终的测试结果显示，通过 KV 稀疏，在保证 TTFT 可用的基础上（P50 在 1 秒之内），能将 vLLM 的吞吐量提升约 1.58 倍。如上表所示，在较大 Batch Size 的场景下，vLLM0.6.1.p2 在并发度为 10 的情况下已经到达极限，而 PPIO Sparse0.5.1 在并发度为 20 的情况下依旧能保持 TTFT 性能稳定，从...
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量,就像在操作系统中管理CPU虚拟内存一样 NVIDIA FasterTransformer (FT) 是一个用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它包含Transformer块的高度优化版本的实现,其中包含编...
Throughput(average tokens/s)吞吐量(平均每秒处理的token数) Average QPS平均每秒请求数(Queries Per Second) Average latency (s)平均延迟时间(秒) Average time to first token (s)平均首次token时间(秒) Average time per output token (s)平均每个输出token的时间(秒) ...
低延迟与高吞吐 官方数据显示,在同等硬件下,VLLM 的吞吐量可达 Hugging Face Transformers 的 24 倍(如 LLaMA-7B 模型)。 3. 工作原理 分页显存管理 传统框架中,每个请求的 Key/Value 缓存需连续显存空间,容易因长度变化导致显存碎片。VLLM 将缓存划分为固定大小的“页”,按需分配,类似操作系统的内存分页,极大...
vLLM系统:在PagedAttention的基础上构建的一个高吞吐量的分布式LLM服务引擎,采用块级内存管理和预先请求调度,实现了KV缓存内存的近零浪费。 之所以开发vLLM系统,是为了克服现有服务系统在KV缓存管理上的效率低下问题,特别是内存碎片化和无法利用内存共享的机会。
VLLM实现MLA注意力DeepSeek模型吞吐量大幅提升, 视频播放量 968、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 0、收藏人数 21、转发人数 7, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:1000Token速度超GPT等10倍!Mercury Co