vLLM

大模型推理引擎直接决定GPU利用率与请求延迟。vLLM、TGI（Text Generation Inference）和Triton Inference Server是当前主流的三种…

大模型推理服务部署是人工智能落地的关键环节。vLLM和TGI（Text Generation Inference）作为当前主流的两款开源推理引擎，在吞吐量、延迟和部署复杂度上各有优…

大模型推理加速是大模型部署环节的核心瓶颈。自回归生成每输出一个token都需要完整前向传播，序列越长推理延迟越高。Speculative Decoding投机采样和Medusa多头…

大模型推理性能决定线上服务的延迟与吞吐，也直接决定算力成本。把参数量几十亿的LLM部署到线上，真正的瓶颈往往不在模型本身，而在显存带宽、显存容量和调度方式。本文围绕量化、KV Ca…

vLLM推理框架的显存瓶颈问题 大语言模型推理部署中，KV Cache显存占用是核心瓶颈。传统方案中，每个请求预先分配连续显存块存放KV Cache，导致显存碎片化严重，实际利用率…

大模型推理部署中，显存瓶颈是最常见的性能限制因素。传统KV Cache管理方式按最大序列长度预分配显存，导致大量显存碎片和浪费，实际利用率往往不足40%。vLLM框架提出的Page…

大模型推理的显存瓶颈与KV Cache量化方案 大模型推理过程中，KV Cache（键值缓存）是显存占用的主要来源之一。以Llama 3 70B为例，在4096上下文长度下，KV …

大模型推理加速的核心挑战 大模型部署阶段，推理性能直接决定服务成本和用户体验。在人工智能领域，AI模型部署的瓶颈集中在GPU显存利用率、吞吐量和首Token延迟三个维度。原生Hug…

大模型推理引擎的选择直接决定生产环境的吞吐量与延迟表现。vLLM和TGI（Text Generation Inference）是当前部署大语言模型最主流的两个推理框架，前者通过Pa…

连续批处理Continuous Batching核心机制解析 连续批处理（Continuous Batching）是vLLM、TGI等大模型推理引擎实现高吞吐量的核心技术。传统静态…