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“火影奖励网站v.2.8.cc”6DeepSeek研究员1200行代码复刻vLLM,H800硬件实测性能反超原版

他2021年获得南京大学计算机科学与技术系学士学位,同年又被南京大学免试录取为硕士研究生,在校他同时也是由周志华教授领导的LAMDA团队的成员。 vLLM是一款专为LLM推理与部署优化的高性能框架,最初由加州大学伯克利分校的Sky Computing Lab开发,现已发展成为一个汇聚学界与业界贡献的社区驱动项目。 其核心技术灵感源自操作系统虚拟内存分页机制。此前LLM服务系统因采用连续内存存储KV缓存,导致内部/外部碎片化严重,且无法有效共享内存,极大限制了批处理规模。 针对这一问题,团队提出PagedAttention算法,允许将连续的键(key)值(value)对存储在非连续内存空间中,通过将KV缓存划分为固定大小的块(Block),利用块表动态映射逻辑块与物理块地址。 借助PagedAttention,KV缓存管理器以分页方式有效管理KV缓存。具体而言,KV缓存管理器通过集中式调度器发送的指令来管理GPU工作节点上的物理KV缓存内存。 评估显示,与FasterTransformer和Orca等此前最先进系统相比,vLLM在相同延迟水平下将流行LLM的吞吐量提升2-4倍,且在更长序列、更大模型和更复杂解码算法场景中改进更为显著。 与流行的Hugging Face模型无缝集成,包括类Transformer模型、混合专家模型、嵌入模型、多模态模型;支持通过各种解码算法实现高吞吐量服务,包括并行采样、波束搜索等;支持张量并行和pipeline并行,以实现分布式推理;支持流式输出;兼容OpenAI的API服务器;支持NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU以及AWS Neuron;支持前缀缓存;支持多LoRA。

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📸 张国庆记者 王世飞 摄
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📸 崔伟冬记者 徐慧生 摄
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