
详解vLLM推理引擎架构:PagedAttention原理与LLM高效部署实践
引言:大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型(LLM)参数规模从数十亿飙升到数千亿,推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架(如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现)在推理时面临两大痛点...

引言:大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型(LLM)参数规模从数十亿飙升到数千亿,推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架(如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现)在推理时面临两大痛点...

引言:大模型推理的”慢”到底慢在哪里? 如果你在生产环境中部署过 GPT 级别的自回归语言模型,一定对 Token 生成速度之慢感同身受:即使在 A100/H100 这类顶级 GPU 上,大模型的 Decode 阶段...