export VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER Throughput: 4.25 requests/s, 8748.90 total tokens/s, 4247.52 output tokens/s export VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASH_ATTN Throughput: 4.25 requests/s, 8741.93 total tokens/s, 4248.12 output tokens/s Just a reminder: PRs would not trigger full CI run by def...
I noticed that flashinfer's blog said thatNotably, FlashInfer achieves up to 2-3x speedup for Grouped-Query Attention on A100 & H100, compared to vLLM implementationinhttps://flashinfer.ai/2024/02/02/introduce-flashinfer.html, so i decided to use-e VLLM_ATTENTION_BACKEND="FLASHINFER"to ...
FlashAttention的实现逻辑可以参考下面关于FlashAttention2论文的截图,简而言之,即通过Q以分块遍历的方式对KV进行分块计算,同时逐步更新O/P/rowmax等数据,直到循环结束,再让O除以ℓ,即可实现1-pass的FlashAttention计算。 对我们实现KV稀疏来说,需要重点注意的是,FlashAttention的计算过程中,已经计算出softmax所需要的...
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...
SGLang 是大型语言模型和视觉语言模型的服务框架。它基于并增强了多个开源 LLM 服务引擎(包括 LightLLM、vLLM 和 Guidance)的许多优秀设计。它利用了来自 FlashInfer 的高性能注意力 CUDA 内核,并集成了受 gpt-fast 启发的 torch.compile。 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 RadixAttenti...
优化内核:包括与FlashAttention和FlashInfer的集成。 其他特性:支持推测解码、分块预填充。 vLLM 文档:https://docs.vllm.ai/en/latest/index.html 源码地址:https:///vllm-project/vllm 性能测试:https://blog.vllm.ai/2024/09/05/perf-update.html ...
NotImplementedError: VLLM_USE_V1=1 is not supported with VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER.解决方案是降级 FlashInfer 的版本：bash inipip install vllm bitsandbytes flashinfer-python==0.2.2.post1 三、vLLM 集群扩展：vLLM Production Stack vLLM Production Stack 是 vLLM 团队推出的一个全推理栈，...
在vLLM V1 中,与 FlashInfer 的兼容性出现了问题。用户反馈在启用 FlashInfer 时,vLLM V1 会报错: NotImplementedError: VLLM_USE_V1=1 is not supported with VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER. 解决方案是降级 FlashInfer 的版本: bash pip install vllm bitsandbytes flashinfer-python==0.2.2.post1 ...
NotImplementedError: VLLM_USE_V1=1 is not supported with VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER. 解决方案是降级 FlashInfer 的版本: bash pipinstallvllmbitsandbytesflashinfer-python==0.2.2.post1 三、vLLM 集群扩展:vLLM Production Stack vLLM Production Stack 是 vLLM 团队推出的一个全推理栈,旨在将 v...
支持了 flash-attention 和 Paged Attention。 支持了 Safetensors 权重加载。 TGI 支持部署 GPTQ 模型服务,这使得我们可以在单卡上部署拥有 continous batching 功能的,更大的模型。 支持采用 Tensor Parallelism 部署多 GPU 服务,模型水印等其他功能 可以通过 docker 安装,拉取最新的镜像: ...