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vLLM 推理 GPU 选型指南:显存、KV Cache 与性能瓶颈全解析

为 vLLM 推理有效规划 GPU 规模并进行合理配置,首先需要清晰理解大语言模型处理的两个基本阶段------Prefill(预填充)和 Decode(解码),以及这两个阶段对硬件提出的不同需求。 本指南深入剖析了 vLLM 运行时行为的内部机制,阐明了内存需求、量化和张量并行等核心概念,并提供了将 GPU 选型与实际工作负载相匹配的实用策略。通过探究这些因素之间的相互作用,您将能够准确预判性能瓶颈,并在 GPU 基础设施上部署大型语言模型时,做出明智且具有成本效益的决策。 vLLM 运行时行为剖析:预填充阶段 vs 解码阶段 预填充阶段("读取"阶段) 这是任何请求的第一步。vLLM 接收整个输入提示(用户查询 + 系统提示 + 任何 RAG 上下文),并以高度并行的方式一次性处理所有内容。 过程:模型"读取"上下文,并用该上下文的数学表示填充键值(KV)缓存。 瓶颈 :由于并行处理数千个令牌,此阶段几乎总是受限于内存带宽。速度上限取决于 GPU 将巨大的权重矩阵从显存移动到计算核心的速度。有关 GPU 性能特性的更多信息,请参阅我们的 GPU 性能优化指南。 实际影响:这决定了首...

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