本文介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现,与 pytorch原生实现相比,该Triton kernel最高可实现 3-5 倍以上的算子加速。本文内容原为DefTruth:[vLLM实践][算子] vLLM算子开发流程: "保姆级"详细记录的一部分,现在单独摘出来继续展开写,作为本文Triton编程基础/进
Triton Based Kernel importtritonimporttriton.languageastl@triton.jitdefadd_kernel(x_ptr,# *Pointer* to first input vector.y_ptr,# *Pointer* to second input vector.output_ptr,# *Pointer* to output vector.n_elements,# Size of the vector.BLOCK_SIZE:tl.constexpr,# Number of elements each pro...
max_batch_size:一次推理最大接受的batch大小,若Trtion配合vLLM来使用,Triton的max_batch_size必须设置为0,Triton不需要自己做任何batch操作,直接将每条请求发给vLLM让其自行处理 input/output:设置了输入输出的名称,维度尺寸,数据类型 model_transaction_policy:模型事务策略,若采用流式输出stream的形式,model_transactio...
Triton + TensorRT-LLM … 其中,热度最高的应该就是 vLLM,性能好的同时使用也非常简单,本文就分享一下如何使用 vLLM 来启动大模型推理服务。 根据vLLM 官方博客 vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention 所说: 进行了 NVIDIA A10 GPU 上推理 LLaMA-7 B 和在 NVIDIA A100 GPU(40 GB...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化GitLFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
最近关注的开源项目中,有一个叫 Unsloth 的项目,它和 vLLM 类似,专注于极致优化,但是他们重点在模型的微调,全部用 Triton Kernel 重写。从技术角度来看,这个项目非常有意思,它推到了 PyTorch 目前无法达到的优化极致。当然,我们也期待 PyTorch 是不是很快就能赶上,这也是一个很有意思的社会实验。
vLLM中也正是这样处理的,目前prefix prefill kernel的实现在vllm/attention/ops/prefix_prefill.py(https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/attention/ops/prefix_prefill.py)。如果使用了prefix caching,则会走到这里实现的triton based prefix prefill kernel。
Hi vLLM genius @zhuohan123 @WoosukKwon We noticed the plan to support Triton server in the vLLM roadmap. I collaborate with @defined1007. We have also made some attempts on our own. Here, we share our choices and practices in the hope of...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...