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news 文章来源：https://blog.csdn.net/shui123546yi/article/details/134882210 2025/2/25 11:23:35

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简介

vLLM 工程github地址
Paged attention论文地址

vLLM开发者介绍

Woosuk Kwon

vLLM: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs.
SkyPilot: A framework for easily and cost effectively running machine learning workloads on any cloud.

Zhuohan Li

vLLM: A high-throughput and memory-efficient serving engine for large language models, accelerated with PagedAttention.
Vicuna: An open-source chatbot impressing GPT-4 with 90% ChatGPT quality.
AlpaServe: Use model parallelism to accelerate deep learning serving, even when models fit a single GPU.
Alpa: Automate model parallel training with just a few lines of code.

Features

SOTA最先进的服务吞吐量
高效的显存管理：PagedAttention高效管理kv memory，multi-query attention
传入请求的Continuous batching
优化的CUDA kernels。比如从Faster Transformer release 5.3中移植过来的attention kernel。实现了layernorm和position encoding kernels。
支持多卡GPU推理，目前只支持Tensor parallel，不支持pipeline parallel
最新开源模型支持，更新速度非常快：llama, llama2, 百川，通义千问，书生等等

主要解决的问题

由于LLMs以迭代方式生成其输出，LLM服务的性能受到内存的限制（内存和IO受限型memory-IO bound），计算资源不是瓶颈。就是说，当前将1MB的数据加载到GPU的计算核心所花费的时间比这些计算core对1MB数据执行LLM计算所花费的更多。这意味着LLM推理吞吐量在很大程度上取决于您可以将多大的batch放入高带宽GPU内存。参见(processor’s ops:byte ratio.）
在自回归解码过程中，LLM的所有输入tokens产生它们的attention key and value tensors，并且这些tensors被保存在GPU存储器中以生成下一个token。这些缓存的key and value tensors通常被称为KV缓存。由于碎片和过度预留，现有系统浪费了60%-80%的显卡内存。

vLLM的解决方案

减少显存的碎片和过度预留问题可以显著的提升推理性能。VLLM的主要解决思路是：

continuous batchingbatch介绍
Paged attentionvLLM blog

以下是 AnyScale 公司针对VLLM做的continuous-batching-llm-inference评测结论：
我们想要看看这种优化的性能如何。我们将详细讨论以下内容，包括我们如何模拟生产工作负载，但是总结我们的发现：

使用continuous batching和Paged attention内存优化（使用vLLM），吞吐量可提高高达23倍。
通过使用continuous batching（在Ray Serve和Hugging Face的text-generation-inference上），吞吐量比简单batch提高8倍。
通过优化的模型实现（NVIDIA的Faster Transformer优化介绍），吞吐量比简单batch提高4倍。

vLLM Work Through

详细参考绑定的资源：vLLM First SF Meetup Slides。是2个作者写的比较详细

简介