vLLM 实现加速的原理及举例； vLLM 与 TensorRT 的区别

vLLM 实现加速的原理及举例

加速原理

• PagedAttention 机制：传统的注意力机制在处理长序列时，会将整个注意力矩阵存储在显存中，这会导致显存占用过高，并且在处理不同长度的序列时效率低下。vLLM 的 PagedAttention 机制将注意力计算划分为多个小块（页），只在需要时加载和计算这些页，避免了不必要的显存占用和计算开销。它可以动态地分配和管理显存，根据序列长度和模型大小自适应地调整页的大小和数量，从而提高显存利用率和计算效率。
• 并行解码：vLLM 支持并行解码技术，能够同时处理多个输入序列的解码过程。在生成文本时，多个序列的解码步骤可以并行执行，充分利用 GPU 的并行计算能力，减少了整体的解码时间。例如，在批量处理多个用户的输入请求时，并行解码可以显著提高系统的吞吐量。
• 内核优化：vLLM 对底层的 CUDA 内核进行了优化，针对注意力计算、矩阵乘法等关键操作，采用了高效的算法和数据结构。这些优化后的内核能够更好地利用 GPU 的硬件特性，如 Tensor Core，提高计算速度。