vLLM使用NCCL来实现GPU workers之间的tensor沟通,使用FlashAttention backend,模型weights占5.344GB的内存空间,生成32725个GPU blocks以及2048个CPU blocks,并为模型生成CUDA graph。 下面是这些prompts的输出,大部分输出并不是完整的。 vLLM也可以调用LLM来批量生成embedding. from vllm import LLM # Sample prompts. ...
比如max_input_len=1024, BLOCK=128时,最内层有8=1024/128个program(也就是Thread Block)来负责这个Head的Attention计算,其中又有BLOCK_M=BLOCK_N=BLOCK=128,表示,每个Thread Block处理这个Head的BLOCK_M个New Query Tokens的Attention,并且对于KV按照BLOCK_N=128的块大小进行迭代计算FlashAttention,最后,一个Thread...
这表明模型中添加了特殊标记,这些标记与词汇表中的单词嵌入有关,需要进行微调或训练。 FlashAttention后端使用: INFO 04-17 05:46:21 selector.py:16] Using FlashAttention backend. 应用使用了FlashAttention后端。 GPU和CPU块的数量: INFO 04-17 05:46:33 ray_gpu_executor.py:240] # GPU blocks: 37540,...
PagedAttention还有另一个关键优点：高效的内存共享。例如，在并行采样中，从同一提示生成多个输出序列。在...
使用PageAttention的另一好处是,它允许系统共享KV缓存,因为它将令牌存储在非连续的内存中。这使得LLM在许多应用程序中得以利用。 vLLM的OpenAI兼容服务器 如果你希望快速的使用vLLM启动一个OpenAI兼容的服务器,可以如下执行: 命令行安装: 代码语言:bash 复制 ...
-**高效的内存管理**:通过PagedAttention算法,vLLM实现了对KV缓存的高效管理,减少了内存浪费,优化了模型的运行效率。 -**高效的内存管理**:通过 PagedAttention 算法,vLLM 实现了对 KV 缓存的高效管理,减少了内存浪费,优化了模型的运行效率。 -**高吞吐量**:vLLM支持异步处理和连续批处理请求,显著提高了模型推...
self.backend = FlashAttentionBackend(num_heads, head_size, scale, num_kv_heads, alibi_slopes, sliding_window) else: # Turing and Volta NVIDIA GPUs or AMD GPUs. # Or FP32 on any GPU. from vllm.model_executor.layers.attention.backends.xformers import XFormersBackend self.backend = XForme...
PagedAttention是vLLM的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,需要将所有输入令牌的注意力键和值张量存储在GPU内存中,以生成下一个令牌。这些缓存的键和值张量通常被称为KV缓存。PagedAttention采用了虚拟内存和分页的经典思想,允许在非连续的内存空间中存储连续的键和值。通...
在这个过程中,vLLM通过PagedAttention技术和“先来先服务(FCFS),后来先抢占,gpu不够就先swap到cpu上”的调度策略,在1个推理阶段处理尽可能多的请求,解决高并发场景下的推理吞吐问题。这就是整个vLLM运作的核心思想。(对这行黑体字里的术语有疑惑的朋友,建议先看vLLM原理篇讲解) ...
此外,研究者还引入了一些创新技术,如用于自动 KV 缓存重用的 RadixAttention 和用于快速约束解码的压缩状态机。SGLang 以其完全用 Python 实现的高效批处理调度器而闻名。为了进行公平比较,本博客测试了这些服务引擎在关闭特定场景或工作负载优化(如前缀缓存和推测解码)后的基本性能。SGLang 的提速是通过适当的工程设计...