巨大的KV cache:KV cache随着请求数量增长迅速。对于13B的OPT模型,一个token的KV cache需要800 KB的空间,2(K和V)*5120(隐藏层维度)*40(层数)*2(FP16)。OPT生成tokens最大长度2048,因此存储KV cache需要1.6GB,将导致容纳的请求数有限。而且算力增速高于内存容量,内存将成为瓶颈。 复杂的解码算法:KV高速缓存共享...
这时候可以把之前牺牲的 Sequence 的 KV cache 从 CPU 内存中搬运回来,继续推理。 Schedule 目前原生 vLLM 的 scheduler 严格遵守几个规则: First Come First Serve,先到的 Sequence 严格优先。 Victim Sequences > New Sequences > Running Sequences. 接下来我们一起了解 vLLM scheduler 逻辑。 刚才说过,每一...
13B模型举例 存在问题,KVCache利用率低 大模型生成不知道多少,会预分配,比如预分配1000,但是可能只生产100,预分配的900个就浪费了 vllm解决缓存浪费问题 Page Attention 1、KVBlock进行管理KVCache 一个Block满后会放到新的Block当中,解决预分配问题,不会提前占用 映射表解决连续问题 2、共享KVBlock分享...
VLLM_CPU_KVCACHE_SPACE为KV cache储存空间大小,默认4G,因为glm4支持上下文长度128k,所以需要设置的大一点,我设置为8G,模型上下文越长需要设置的越大;VLLM_CPU_OMP_THREADS_BIND为设置使用哪些CPU,我只有8核,所以选择0-6,保留1个: exportVLLM_CPU_KVCACHE_SPACE=8exportVLLM_CPU_OMP_THREADS_BIND=0-6 1. ...
通过PagedAttention对 KV Cache 的有效管理 传入请求的continus batching,而不是static batching 支持张量并行推理 支持流式输出 兼容OpenAI 的接口服务 与HuggingFace 模型无缝集成 VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching ...
通过PagedAttention对 KV Cache 的有效管理 传入请求的continus batching,而不是static batching 支持张量并行推理 支持流式输出 兼容OpenAI 的接口服务 与HuggingFace 模型无缝集成 VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching ...
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...
如果Block 太小,PagedAttention 可能无法充分利用 GPU 的并行性来读取和处理 KV Cache。 如果Block 过大,则内存碎片会增加,Prefix Cache 共享的可能性会降低。 如下图所示,作者使用 ShareGPT 和 Alpaca 数据评估了不同 Block Size 下的 Latency(越低越好),可以看出,当 Block Size 为 16 和 32 时表现最好,...
通过PagedAttention对 KV Cache 的有效管理 传入请求的continus batching,而不是static batching 支持张量并行推理 支持流式输出 兼容 的接口服务 与HuggingFace 模型无缝集成 VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching ...
CPU支持:x86、ARM和PowerPC全覆盖 「量化」成为新常态 vLLM在量化方面也是「大展拳脚」: 支持FP8+INT8的激活量化 整合Marlin+Machete内核 引入FP8 KV Cache 支持AQLM、QQQ、HQQ等多种量化方案 现在,超过20%的vLLM部署都在使用量化技术! 2025:更大的野心 ...