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:
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