vLLM通过支持Transformers的模型TP,实现支持分布式。线性层分割为块级矩阵乘法运算,GPU通过all-reduce操作同步中间结果。注意力操作按注意头维度分割的。 虽然模型并行执行,但是每个模型片仍然处理相同的输入tokens集,因此需要相同位置的KV缓存。因此,vLLM采用一个带有中央调度器的KV缓存管理器。不同的GPU负载共享管理器和...
它的作用是将我们要使用的模型load到各块卡上(目前对单卡装不下的模型,vLLM支持tp/pp推理),然后对Controller传来的数据做1次推理,返回相关结果。我们来细看下这块: Distributed Workers:图中绘制为Distributed Workers这个绿色块,其实按vLLM的源码内容,写成Executor会更合适一些。它就是所有Workers的管控中心,它指定...
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。...
因此,使用FasterTransformer,您可以在多个 GPU 上以张量并行运行大型Transformer,以减少计算延迟。同时,TP 和 PP 可以结合在一起,在多 GPU 节点环境中运行具有数十亿、数万亿个参数的大型 Transformer 模型。 DeepSpeed-MII 是 DeepSpeed 的一个新的开源 Python 库,旨在使模型不仅低延迟和低成本推理,而且还易于访问。
--tensor-parallel-size (-tp) <size>:张量并行副本数量,用于在单个GPU内部分割模型参数,加速计算。 日志与调试 --disable-log-stats, --disable-log-requests:禁用统计日志记录和请求日志功能,减少不必要的日志输出,提升性能。 --max-log-len:在日志中打印的最大提示字符数或提示ID数目,便于控制日志大小。 从...
前提条件 :虚拟机 4G8核 单接口性能 tps2000 tp99 50ms虚拟机 4G8核 批处理接口性能 tps1000 tp99 50ms 接口性能观察点TPS TP99 TP999 成功率/失败率 接口方法处理逻辑多规则时间范围命中 拒绝营销命中 多规则任务命中 命中则响应结果不进行后续逻辑 未命中进行下一个规 python接口压测10并发 Redis 序列化...
This branch is 2669 commits behind vllm-project/vllm:main.Folders and files Latest commit Yard1 Use monotonic time where appropriate (vllm-project#1249) acbed3e· Oct 3, 2023 History391 Commits .github/workflows TP/quantization/weight loading refactor part 1 - Simplify parallel li… Oct 3,...
--speculative-draft-tensor-parallel-size SPECULATIVE_DRAFT_TENSOR_PARALLEL_SIZE, -spec-draft-tp SPECULATIVE_DRAFT_TENSOR_PARALLEL_SIZE 在推测解码中草案模型的张量并行副本数。 --speculative-max-model-len SPECULATIVE_MAX_MODEL_LEN 草案模型支持的最大序列长度。序列超过此长度将跳过推测。
[Bugfix] Fix num_heads value for simple connector when tp enabled #12074 opened Jan 15, 2025 by ShangmingCai • Review required 1 [Model] Refactoring of MiniCPM-V and add MiniCPM-o-2.6 support for vLLM #12069 opened Jan 15, 2025 by HwwwwwwwH • Draft 5 of 11 tasks 5...
每一层一个 Token 的 Key 或 Value Cache 的大小为(FP16 存储,如果采用 TP,则一般会按照 Head 切分,所以每个 GPU 上 1 个 Token 相应的存储占用的空间减少): Yi-6B:4096(dim)/32(head)*4(head)*2(Byte)=1KB Yi-34B:7168(dim)/56(head)*8(head)*2(Byte)=2KB ...