下游(intended)需要的数据类型 举例: 输入K, V 是 fp32,按fp16写入 kv-cache,按fp32下游使用 ==> CACHE_T=fp32, KV_T=fp16, KV_DTYPE=fp32 */ #define CALL_RESHAPE_AND_CACHE(KV_T, CACHE_T, KV_DTYPE) \ vllm::reshape_and_cache_kernel<KV_T, CACHE_T, KV_DTYPE>(...) // vllm/...
1、vLLM为什么可以加速推理? 核心是PagedAttention技术,让KVcache不用再存储在一大块连续的空间中,解决了LLM服务中内存瓶颈问题。 从PagedAttention到连续批处理(Continuous Batching)、CUDA Graphs、模型量化(Quantization)、模型并行、前缀缓存(Prefix Caching),推测解码(Speculative Decoding)等等一系列的技术都被包括在项...
另外,我们还可以进一步推测一下上图中这三种allocate的分支,分别对应到实际的情况是什么,也就是什么时候命中了Prefix KV Cache,什么时候命中了Generated KV Cache。 (1)如果在evictor中,则从取出block复用,ref_count+=1。此时,命中Generated KV Cache的概率更大,因为,Generate阶段生成的tokens,对于每个request基本是不...
void reshape_and_cache( torch::Tensor& key, torch::Tensor& value, torch::Tensor& key_cache, torch::Tensor& value_cache, torch::Tensor& slot_mapping); void gather_cached_kv( torch::Tensor& key, torch::Tensor& value, torch::Tensor& key_cache, torch::Tensor& value_cache, torch::Tensor...
VLLM_OPENVINO_KVCACHE_SPACE:用于指定键值缓存(KV Cache)的大小(例如,VLLM_OPENVINO_KVCACHE_SPACE=100 表示为 KV 缓存分配 100 GB 空间)。较大的设置可以让 vLLM 支持更多并发请求。由于本文运行在阿里云的免费 ECS 上空间有限,因此本次示例中我们将该值设置为1。实际使用中,该参数应根据用户的硬件配置和内存...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - vllm/csrc/cache.h at main · c21/vllm
Memory=batch_size * seq_length * hidden_size * layers * 2 * 2 ; 第一个2是key + value的vector都要cache,第二个2是fp16; 这两大块显存中,parameters占用是刚性的,只要参数量不减少,这个部分显存是没法节约的(除非INT8甚至INT4量化)!剩下的就是kv cache了,用vllm官网的话说:As a result, efficien...
推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址: https://github.com/vllm-project/vllm 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...
model_dir= snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 运行以上代码。 调用: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct --trust-remote-code --port 6006 ...
推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址:https://github.com/vllm-project/vllm 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...