--pipeline-parallel-size (-pp) <size>:流水线并行阶段的数量,有助于在多个GPU间分配计算任务。 --tensor-parallel-size (-tp) <size>:张量并行副本数量,用于在单个GPU内部分割模型参数,加速计算。 日志与调试 --disable-log-stats, --disable-log-requests:禁用统计日志记录和请求日志功能,减少不必要的日志输...
Prefill 优化的主要目标是降低 TTFT，优化用户使用体验，这里常用的优化是多卡并行，例如 TP 和 SP，来降低 TTFT，Taco-LLM 在此基础上使用 GPU & CPU 结合多级缓存的 Prefix Cache 技术，让一部分的 prompt token 通过查找历史的 kv-cache 获得，而不用参与 Prefill 阶段的计算，减少计算量，从而降低 TTFT。...
因此,使用FasterTransformer,您可以在多个 GPU 上以张量并行运行大型Transformer,以减少计算延迟。同时,TP 和 PP 可以结合在一起,在多 GPU 节点环境中运行具有数十亿、数万亿个参数的大型 Transformer 模型。 DeepSpeed-MII 是 DeepSpeed 的一个新的开源 Python 库,旨在使模型不仅低延迟和低成本推理,而且还易于访问。
vLLM通过支持Transformers的模型TP,实现支持分布式。线性层分割为块级矩阵乘法运算,GPU通过all-reduce操作同步中间结果。注意力操作按注意头维度分割的。 虽然模型并行执行,但是每个模型片仍然处理相同的输入tokens集,因此需要相同位置的KV缓存。因此,vLLM采用一个带有中央调度器的KV缓存管理器。不同的GPU负载共享管理器和...
对于34B+的大模型,我们用 vLLM 的 TP 并行加载 Actor 模型,其他模型仍然用 Ray 的方式分散在不同的GPU上 ZeRO2 + Adam Offload + Pinned Memory 我们针对小于 34B 的模型使用 ZeRO2 + Adam Offload + Pinned Memory 的优化方案,我们的基本想法是
在底层,节点间或节点内通信依赖于 MPI 、 NVIDIA NCCL、Gloo等。因此,使用FasterTransformer,您可以在多个 GPU 上以张量并行运行大型Transformer,以减少计算延迟。同时,TP 和 PP 可以结合在一起,在多 GPU 节点环境中运行具有数十亿、数万亿个参数的大型 Transformer 模型。
vLLM Ascend即将在昇腾平台支持vLLM多个高阶特性,如请求调度算法chunked prefill,大模型分布式并行策略Tensor Parallelism (TP)、PipelineParallelism(PP),投机解码speculative decoding等,开源社区最新加速能力平滑迁移,支持昇腾平台高性能推理。 全面的社区支持,让开发更简单 ...
前提条件 :虚拟机 4G8核 单接口性能 tps2000 tp99 50ms虚拟机 4G8核 批处理接口性能 tps1000 tp99 50ms 接口性能观察点TPS TP99 TP999 成功率/失败率 接口方法处理逻辑多规则时间范围命中 拒绝营销命中 多规则任务命中 命中则响应结果不进行后续逻辑 未命中进行下一个规 ...
//storage.googleapis.com/jax-releases/jaxlib_nightly_releases.html torch==2.6.0.dev20241126+cpu torchvision==0.20.0.dev20241126+cpu torch_xla[tpu] @ https://storage.googleapis.com/pytorch-xla-releases/wheels/tpuvm/torch_xla-2.6.0.dev20241126-cp310-cp310-linux_x86_64.whl jaxlib==0.4.36....
--speculative-draft-tensor-parallel-size SPECULATIVE_DRAFT_TENSOR_PARALLEL_SIZE, -spec-draft-tp SPECULATIVE_DRAFT_TENSOR_PARALLEL_SIZE 在推测解码中草案模型的张量并行副本数。 --speculative-max-model-len SPECULATIVE_MAX_MODEL_LEN 草案模型支持的最大序列长度。序列超过此长度将跳过推测。