1、并行解码突破自 Transformer-Decoder 架构下的回归限制，缓解 Generation 过程bandwidth bound 问题。2、与单纯增加 Generation 过程的 batch-size 相比，并行解码是通过降低每一条请求的延时来增加吞吐，可以保证更低的 TPOT。3、与增加 memory bandwidth 的异构方案相比，并行解码不需要异构化集群，部署成本更低，系...
当Batch Size 大于 1时(比如 Continuous Batching): 红色和蓝色部分:因为是 Weight 乘以 Activation,所以不同的 Request 之间可以共享 Weight。这里变成矩阵乘矩阵,并且 Batch Size 越大,算术强度越大,也就越趋近于 Compute Bound(FFN 层也类似)。 绿色部分:这里 Q、K 和 V 的 Attention 计算,是 Activation 乘...
--speculative-disable-by-batch-size SPECULATIVE_DISABLE_BY_BATCH_SIZE 如果入队请求的数量大于此值,则禁用新进入请求的推测解码。 --ngram-prompt-lookup-max NGRAM_PROMPT_LOOKUP_MAX 在推测解码中ngram提示查找的最大窗口大小。 --ngram-prompt-lookup-min NGRAM_PROMPT_LOOKUP_MIN ...
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...
由于推理所生成的序列长度大小是无法事先预知的,所以大部分框架会按照(batch_size, max_seq_len)这样的固定尺寸,在gpu显存上预先为一条请求开辟一块连续的矩形存储空间。然而,这样的分配方法很容易引起“gpu显存利用不足”的问题,进而影响模型推理时的吞吐量。你可能觉得这个描述有点抽象,别着急,我们来具体看一个...
For offline inference, you can set the max batch size usingmax_num_batched_tokensormax_num_seqs. This parameter can be passed in bothEngineorLLMclass. vllm/vllm/engine/arg_utils.py Lines 28 to 29 in1a2bbc9 max_num_batched_tokens:Optional[int]=None ...
DataLoader, batch_size: int, ) -> torch.utils.data.DataLoader: """ Create a dataloader whose batch size is equal to the size of the dataset :param dataset: dataset used to generate dataloader :param batch_size: batch size of new dataloader :return: dataloader """ dataset = dataloader.dat...
--max-num-batched-tokens <tokens>, --max-num-seqs <sequences>:控制每次迭代的最大批处理令牌数和序列数,以优化性能。 并行化设置 --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...
I expected the batch size to be 8 during the decoding process, such as when executing the paged attention v2 kernel. However, when I added print statements in the file csrc/attention/attention_kernels.cu as blow: void paged_attention_v2( torch::Tensor& out, // [num_seqs, num_heads, he...
(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2" , dtype='bfloat16', trust_remote_code=True) sampling_params = SamplingParams( temperature=0, max_tokens=256 ) for batch_size in [32, 64, 256]: outputs = llm.generate( questions[:batch_size], sampling_params ) for o in outputs[:5]: ...