vLLM：大模型并发优化的秘密武器

vLLM：大模型并发优化的秘密武器

引用

知乎

等

15

来源

1.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/691038809

2.

https://blog.csdn.net/AlibabaTech1024/article/details/139619871

3.

https://m.blog.csdn.net/Ucloud_TShare/article/details/143589997

4.

https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/144101829

5.

https://blog.csdn.net/HUSTHY/article/details/137241069

6.

https://cloud.baidu.com/article/3262466

7.

https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/137262274

8.

https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/132115735

9.

https://m.blog.csdn.net/2401_84204413/article/details/143659110

10.

https://blog.csdn.net/pythonhy/article/details/145491560

11.

https://qiankunli.github.io/2024/07/07/vllm.html

12.

https://www.cnblogs.com/boydfd/p/18606571

13.

https://vllm.hyper.ai/docs/tutorials/vLLM-stepbysteb/

14.

https://vllm.hyper.ai/docs/getting-started/quickstart/

15.

https://developer.volcengine.com/articles/7390576402539970569

随着大规模语言模型（LLM）的快速发展，如何高效地进行模型推理成为了一个重要课题。传统的推理框架在处理大规模模型时面临着显存占用高、并发能力差等问题。为了解决这些挑战，vLLM应运而生。它通过创新的PagedAttention技术和分布式执行机制，实现了卓越的推理性能和资源利用率。本文将深入解析vLLM的核心技术优势，并结合实际应用案例展示其强大能力。

PagedAttention：革命性的显存优化技术

PagedAttention是vLLM最具创新性的技术之一，其设计灵感来自操作系统的虚拟内存分页管理技术。在传统的推理框架中，KV cache（键值缓存）通常会占用大量显存，尤其是在处理长序列时。PagedAttention通过将KV cache分散存储在不连续的显存空间中，有效减少了显存碎片化，提高了显存利用率。

具体来说，PagedAttention将KV cache分割成多个页面，每个页面可以独立分配和释放。当模型处理新的输入序列时，只需要加载相关的页面到显存中，而不是整个cache。这种按需加载的机制大大减少了显存占用，使得在有限的显存容量下能够处理更长的序列和更大的batch size。

分布式执行机制：突破单卡限制

vLLM的分布式执行机制允许将大规模模型切分部署到多个GPU上，突破了单个GPU显存容量的限制。通过Ray等分布式计算框架，vLLM能够实现高效的跨节点通信和任务调度，确保模型在多GPU环境下的高效运行。

在分布式执行模式下，模型的权重和中间计算结果可以分布在多个GPU上，每个GPU负责模型的一部分计算任务。这种并行计算方式不仅提高了模型的推理速度，还使得更大规模的模型得以部署和使用。

高效的性能优化策略

vLLM在性能优化方面也做了大量工作。例如，最新版本的vLLM实现了API服务端与推理引擎的进程分离，有效解决了Python全局解释器锁（GIL）带来的CPU资源争抢问题。这种分离设计使得API服务端和推理引擎能够独立运行，提高了整体系统的并发处理能力。

此外，vLLM还引入了Continuous Batching（连续批处理）技术，通过智能调度算法优化了批处理效率。与传统的Naive Batching相比，Continuous Batching能够显著减少等待时间，提高系统吞吐量。

在实际部署中，vLLM展现出了卓越的性能。以LLaMA-70B模型为例，使用4张NVIDIA A100 80GB显卡部署时，vLLM能够支持约10-20个并发请求，具体取决于请求的复杂度。这种高并发能力使得vLLM非常适合在生产环境中部署大规模语言模型。

在某实际应用场景中，用户通过dify平台结合vLLM部署了一个Python代码修复应用。该应用能够实时检测和修复代码错误，提供准确的错误定位和修复建议。在运行过程中，显存占用情况稳定，即使在高并发请求下也能保持良好的性能表现。

与TensorRT-LLM等其他推理框架相比，vLLM在多个维度展现出明显优势。在ChatGLM2-6B模型的测试中，vLLM通过PagedAttention和Continuous Batching技术实现了显著的性能提升。特别是在处理长序列和高并发请求时，vLLM的吞吐量和延迟表现都优于其他框架。

vLLM的另一个显著优势是其灵活性和易用性。它支持多种模型架构和量化技术，如AWQ（Activation-aware Weight Quantization）和FP8量化，使得用户可以根据实际需求选择最合适的部署方案。同时，vLLM提供了丰富的API和工具，简化了模型部署和管理流程。

vLLM通过创新的PagedAttention技术和分布式执行机制，成功解决了大规模语言模型推理中的显存管理和并发处理难题。其在实际应用中的优异表现和灵活的部署方案，使其成为企业级AI应用的理想选择。

未来，随着AI模型规模的持续增长和应用场景的不断拓展，vLLM有望在更多领域发挥重要作用。同时，我们期待vLLM在模型优化、性能提升等方面持续创新，为AI技术的普及和应用做出更大贡献。