Nano-vLLM: How a vLLM-style inference engine works
3 months ago
- #Inference Engine
- #LLM
- #GPU Optimization
- LLM推理引擎对于在生产环境中部署大语言模型至关重要。
- Nano-vLLM是一个精简但具备生产级质量的推理引擎实现，可与vLLM相媲美。
- 该引擎采用生产者-消费者模式，通过调度器高效管理序列。
- 批量处理序列能提高吞吐量，但需要在延迟和吞吐量之间进行权衡。
- LLM推理分为两个阶段：预填充（处理输入提示）和解码（生成输出标记）。
- 调度器通过等待队列和运行队列管理序列，处理资源耗尽问题。
- 块管理器将序列分割为固定大小的块，以实现高效的GPU内存管理。
- 通过哈希实现的前缀缓存可复用序列中的公共前缀，提升效率。
- 张量并行技术将模型拆分到多个GPU上以支持大模型。
- CUDA图通过预录制GPU操作来减少内核启动开销。
- 采样技术将逻辑值转化为标记，通过温度参数控制输出的多样性。