企业官网建设流程全解析

杭州网站seo外包,wordpress 二级菜单,证件在线制作免费,seo推广技术参考#xff1a;deepspeed/vllm底层原理 - wangssd - 博客园 vLLM 底层原理 vLLM 是加州大学伯克利分校推出的 LLM 推理框架#xff0c;核心目标是最大化推理吞吐量、降低延迟#xff0c;其底层核心是创新的内存管理机制和高效的请求调度策略#xff0c;关键原理如下deepspeed/vllm底层原理 - wangssd - 博客园vLLM 底层原理vLLM 是加州大学伯克利分校推出的 LLM 推理框架核心目标是最大化推理吞吐量、降低延迟其底层核心是创新的内存管理机制和高效的请求调度策略关键原理如下1. 核心创新PagedAttention分页注意力机制这是 vLLM 最根本的技术突破解决了传统推理框架中注意力机制显存利用率低、内存碎片严重的问题。传统推理中每个序列Sequence的K/V 缓存Key/Value Cache注意力计算的核心中间数据是连续存储的当请求动态增减如长序列、批量请求变化时会产生大量内存碎片且无法充分复用显存而 PagedAttention借鉴了操作系统的分页内存管理思想对 K/V 缓存进行分页管理K/V 缓存分页将每个序列的 K/V 缓存拆分成固定大小的“页”Page每个页独立存储不再要求连续内存空间页表管理为每个序列维护一张 “页表”记录该序列的所有 K/V 页的内存地址通过页表实现对离散页的快速寻址和访问注意力计算优化在注意力分数计算时PagedAttention 能够高效地对离散分布的 K/V 页进行聚合计算无需将页重新拼接为连续内存同时通过批量处理优化计算开销。PagedAttention 的核心优势① 彻底消除 K/V 缓存的内存碎片大幅提升显存利用率通常可达 90% 以上远高于传统框架的 30%-50%②支持动态序列长度无需预留大量连续显存适配突发请求和长文本推理③ 实现 K/V 缓存的高效复用为批量请求调度提供基础。2. 关键支撑Continuous Batching连续批处理传统 LLM 推理采用 “静态批处理”Static Batching即一次性收集一批请求处理完成后再处理下一批期间如果有新请求到达需要等待当前批次结束导致吞吐量低下、延迟升高而 vLLM 基于 PagedAttention 实现了Continuous Batching也叫 Dynamic Batching/Streaming Batching连续批处理 / 动态批处理请求动态调度将每个请求的推理过程拆分为多个 “步骤”Step对应 Transformer 层的一次前向计算调度器会持续从请求队列中选取就绪的请求步骤动态组合成批次进行计算无需等待整个请求完成细粒度调度当一个请求的某一步计算完成后立即将其释放的计算资源分配给其他待处理的请求步骤新到达的请求可以随时插入到当前正在处理的批次中实现 “流水式” 的请求处理吞吐量最大化通过细粒度的动态调度充分压榨 GPU 计算资源避免 GPU 空闲大幅提升推理吞吐量通常是传统静态批处理框架的 5-10 倍。3. 其他优化技术显存优化支持 K/V 缓存的量化如 FP8/INT8进一步降低显存占用同时支持 GPU 显存不足时的 CPU 内存卸载兼容低配置硬件兼容广泛无缝支持 Hugging Face 模型格式无需修改模型代码即可部署同时支持多 GPU 张量并行推理适配大模型部署需求调度优化内置高效的请求调度器如基于优先级的调度支持对不同优先级的请求进行差异化处理平衡吞吐量和延迟。