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: github.com/vllm-project 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,实现了比Hugg...
vllm首次提出并实现了Paged Attention,除此之外,还实现了Continuous Batching,量化(GPTQ, AWQ, SqueezeLLM, FP8 KV Cache等)、Tensor Parallelism、高性能CUDA kernel等功能。 vllm基于PyTorch、transformers、xformers、Ray、fastapi、triton、sentencepiece等库进行开发。 KV Cache Management KV Cache占用大量显存 大模...
推理时的显存占用中,KVCache的碎片化和重复记录浪费了50%以上的显存。VLLM将现有输入token进行物理分块,使每块显存内部包含了固定长度的tokens。在进行Attention操作时,VLLM会从物理块中取出KVCache并计算。因此模型看到的逻辑块是连续的,但是物理块的地址可能并不连续。这和虚拟内存的思想非常相似。另外对于同一个句子...
推理时的显存占用中,KVCache的碎片化和重复记录浪费了50%以上的显存。VLLM将现有输入token进行物理分块,使每块显存内部包含了固定长度的tokens。在进行Attention操作时,VLLM会从物理块中取出KVCache并计算。因此模型看到的逻辑块是连续的,但是物理块的地址可能并不连续。这和虚拟内存的思想非常相似。另外对于同一个句子...
Prefill 优化的主要目标是降低 TTFT，优化用户使用体验，这里常用的优化是多卡并行，例如 TP 和 SP，来降低 TTFT，Taco-LLM 在此基础上使用 GPU & CPU 结合多级缓存的 Prefix Cache 技术，让一部分的 prompt token 通过查找历史的 kv-cache 获得，而不用参与 Prefill 阶段的计算，减少计算量，从而降低 TTFT。...
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 ...
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...
离线静态量化 KV Cache FP8(E5M2)量化 KV Cache FP8(E4M3)量化 FP8在不同推理框架及硬件的性能对比 总结 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下...
量化流程梳理如下：1. 获取参数：创建LLM或AsyncLLMEngine类，配置包括设备、模型、缓存等参数。选择分布式框架Ray根据是否多卡。2. 创建Engine：初始化GPUExecutor，该类管理GPU任务和cache处理。创建LLMEngine，构建组件如TokenizerGroup、Detokenizer和GPUExecutor。3. 初始化环境与加载模型：统计内存，加载模型...
这样，早到的请求能快速开始，早结束的也能及时释放资源。和 Static Batch 的动图一对比，KV Cache ...