为了节省 Prefill 的运行时间，将历史的请求的 prefill cache 按照前缀树的方式保存在 GPU & CPU 中，从而将 Prefill 的计算过程转化为 KV-Cache 的查询过程，并将没有命中的 Tokens 参入 Prefill 的计算，从而降低计算开销，降低 TTFT。如下图所示：长序列推理优化中的 TurboAttention 长序列优化分为 Prefill 阶...
如果发现现在的 KV cache 空间足够目前在GPU 上推理的 sequences 用,那么进一步去看一下是否有余量可以把之前牺牲的 victim sequence 的 KV cache 从 CPU 内存中搬回来。不够就算了。 确定了这个step 的 batch里包含哪些 sequences 之后,接下来就是正常推理就行了。 Do we really need to swap? 最后我们看一...
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...
所谓块信息,其实就是 vLLM 会在初始化阶段预留出一定数量的CPU 和 GPU 内存,一般是以 token 为单位的,例如在初始化的时候会使用值全为 0,大小为 (256, 128)的 prompt_ids做 warm up。每个序列会按照实际大小申请 block 来记录内存使用情况,即序列 token 数越多,属性logical_token_blocks包含的 block 个数...
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...
CPU模式下,如果编译打包vLLM框架(你没有看错:CPU模式需要我们自己编译打包) 通过CPU模式,演示多种方式部署和推理Qwen2大模型(其他模型也一样):本地模式、部署 API 服务、API 客户端、WebUI 等方式 最后,在GPU模式,简单介绍vLLM部署和推理;相比CPU环境,简单太多了,因为vLLM默认就只支持GPU环境 vLLM 官网源代码...
交换和重新计算的性能取决于 CPU RAM 和 GPU 内存之间的带宽以及 GPU 的计算能力。 分布式执行 vLLM 能有效用于分布式的硬件设置,因为其支持 Transformers 上广泛使用的 Megatron-LM 式张量模型并行化策略。该策略遵循 SPMD(单程序多数据)执行调度方案,其中线性层会被分开以执行逐块的矩阵乘法,并且 GPU 会通过 all...
交换和重新计算的性能取决于 CPU RAM 和 GPU 内存之间的带宽以及 GPU 的计算能力。 分布式执行 vLLM 能有效用于分布式的硬件设置,因为其支持 Transformers 上广泛使用的 Megatron-LM 式张量模型并行化策略。该策略遵循 SPMD(单程序多数据)执行调度方案,其中线性层会被分开以执行逐块的矩阵乘法,并且 GPU 会通过 all...
交换和重新计算的性能取决于 CPU RAM 和 GPU 内存之间的带宽以及 GPU 的计算能力。 分布式执行 vLLM 能有效用于分布式的硬件设置,因为其支持 Transformers 上广泛使用的 Megatron-LM 式张量模型并行化策略。该策略遵循 SPMD(单程序多数据)执行调度方案,其中线性层会被分开以执行逐块的矩阵乘法,并且 GPU 会通过 all...
INFO 09-13 20:00:28 llm_engine.py:613] Avg prompt throughput: 204.4 tokens/s, Avg generation throughput: 737.1 tokens/s, Running: 78 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 103 reqs, GPU KV cache usage: 96.5%, CPU KV cache usage: 0.0% python -m vllm.entrypoints.api_server --model /mlx...