VLLM：提升大模型推理效率的开源神器

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的突破，展现出惊人的能力，如文本生成、代码编写、机器翻译等。然而，这些模型通常参数量巨大，动辄数十亿甚至数千亿，导致推理过程计算量大、延迟高、资源消耗多，成为其广泛应用的一大障碍。

为了解决这一难题，学术界和工业界都在积极探索各种优化方法，旨在提升 LLMs 的推理效率。其中，VLLM（Very Large Language Model）凭借其独特的 PagedAttention 算法和一系列创新设计，脱颖而出，成为备受瞩目的开源项目。本文将深入探讨 VLLM 的技术原理、优势、应用场景以及未来发展方向。

1. 大模型推理的挑战

在深入了解 VLLM 之前，我们需要先理解大模型推理所面临的挑战。LLMs 的推理过程通常采用自回归（auto-regressive）的方式，即逐个 token 地生成输出序列。具体来说，模型首先根据输入 prompt 生成第一个 token，然后将该 token 作为新的输入，结合之前的输入，生成第二个 token，依此类推，直到生成完整的输出序列或达到预设的停止条件。

这种自回归的特性导致了几个关键问题：

• 内存占用高： 在推理过程中，模型需要存储所有先前生成的 token 的 key 和 value 向量（在 Transformer 架构中），这部分内存被称为 KV 缓存。随着生成序列的增长，KV 缓存的占用量也会线性增加，尤其是在处理长序列或批量推理时，很容易导致显存溢出。
• 计算浪费： 传统的注意力机制在计算每个 token 的注意力权重时，需要与 KV 缓存中的所有 token 进行交互。然而，研究表明，实际上只有少数 token 对当前 token 的生成有显著影响。这意味着大量的计算资源被浪费在不重要的 token 上。
• 并行度低： 自回归的特性限制了推理过程的并行度。因为下一个 token 的生成依赖于前一个 token，所以无法简单地将不同 token 的生成任务分配给不同的计算单元并行处理。

这些挑战使得 LLMs 的推理过程既耗时又昂贵，限制了其在实际应用中的部署。

2. VLLM 的核心技术：PagedAttention

为了克服上述挑战，VLLM 引入了一种名为 PagedAttention 的创新算法。其核心思想借鉴了操作系统中虚拟内存和分页的思想，将连续的内存空间划分为固定大小的块（block），并按需分配给不同的 token。

具体来说，PagedAttention 算法包含以下几个关键组件：

• 块表（Block Table）： 类似于操作系统中的页表，用于记录每个逻辑块（logical block）到物理块（physical block）的映射关系。每个逻辑块对应一个 token，而每个物理块包含固定数量的 key 和 value 向量。
• 物理块（Physical Block）： 显存中实际存储 key 和 value 向量的区域，每个物理块的大小是固定的。
• 逻辑块（Logical Block）： 逻辑上连续的 token 序列，每个 token 对应一个逻辑块。

在推理过程中，PagedAttention 按照以下步骤工作：

1. 请求分配： 当模型需要为新的 token 生成 key 和 value 向量时，会向块表请求分配一个空闲的物理块。
2. 块表查询： 块表根据请求的逻辑块编号，查找对应的物理块编号。如果该逻辑块已经分配了物理块，则直接返回物理块编号；否则，分配一个空闲的物理块，并在块表中建立映射关系。
3. 内存写入： 模型将生成的 key 和 value 向量写入分配的物理块中。
4. 注意力计算： 在计算注意力权重时，PagedAttention 只需访问与当前 token 相关的物理块，而无需扫描整个 KV 缓存。

通过这种方式，PagedAttention 实现了以下优势：

• 内存高效： 物理块的大小是固定的，并且按需分配，避免了内存碎片和浪费。即使在处理长序列或批量推理时，也能有效控制显存占用。
• 计算高效： 只需访问与当前 token 相关的物理块，大大减少了注意力计算的范围，降低了计算量。
• 灵活共享： 不同的 token 序列可以共享相同的物理块，进一步提高了内存利用率。例如，在并行解码（parallel decoding）或 beam search 中，多个分支可以共享相同的 prompt 部分的 KV 缓存。

3. VLLM 的其他优化

除了 PagedAttention 算法外，VLLM 还采用了一系列其他优化技术，进一步提升推理效率：

• 连续批处理（Continuous Batching）： 传统的批处理方式要求批次中的所有序列具有相同的长度，这会导致 padding 和计算浪费。VLLM 采用连续批处理的方式，允许不同长度的序列动态地加入和退出批次，提高了 GPU 利用率。
• CUDA 内核优化： VLLM 针对 NVIDIA GPU 架构进行了深度优化，实现了高效的 CUDA 内核，充分利用 GPU 的并行计算能力。
• 量化（Quantization）： VLLM 支持多种量化方法，如 AWQ、GPTQ 等，可以将模型权重和激活值量化为低精度数据类型（如 INT4、INT8），减少模型大小和计算量。
• 分布式推理： VLLM 支持张量并行（tensor parallelism）和流水线并行（pipeline parallelism），可以将模型分布到多个 GPU 或多台机器上进行推理，进一步提高吞吐量。

4. VLLM 的应用场景

VLLM 的高效推理能力使其在各种应用场景中具有广泛的潜力，包括但不限于：

• 聊天机器人： VLLM 可以为聊天机器人提供更快的响应速度和更长的对话上下文，提升用户体验。
• 文本生成： VLLM 可以加速各种文本生成任务，如文章创作、代码生成、诗歌创作等。
• 机器翻译： VLLM 可以提高机器翻译的速度和质量，实现更流畅的跨语言交流。
• 代码补全： VLLM 可以为代码编辑器提供更智能的代码补全建议，提高开发效率。
• 问答系统： VLLM 可以更快地从文档中检索信息并生成答案，构建更高效的问答系统。

5. VLLM 的性能表现

VLLM 在各种基准测试中都展现出卓越的性能。与 Hugging Face Transformers 等主流框架相比，VLLM 可以实现高达 24 倍的吞吐量提升，同时显著降低延迟。

以下是一些具体的性能数据：

• 吞吐量： 在 A100 GPU 上，VLLM 可以实现高达每秒数千个 token 的吞吐量，远超其他框架。
• 延迟： VLLM 可以将单个请求的延迟降低到毫秒级别，实现近乎实时的交互体验。
• 显存占用： VLLM 可以显著降低显存占用，允许在有限的硬件资源上部署更大的模型。

这些性能数据表明，VLLM 在提升 LLMs 推理效率方面取得了显著的突破，为大模型的广泛应用奠定了基础。

6. VLLM 的使用

VLLM 提供了简单易用的 API，可以方便地集成到各种应用中。以下是一个简单的使用示例：

```python
from vllm import LLM, SamplingParams

加载模型

llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

定义采样参数

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

生成文本

outputs = llm.generate(["Hello, my name is", "The capital of France is"], sampling_params)

打印输出

for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")
```

这个示例展示了如何使用 VLLM 加载模型、定义采样参数并生成文本。VLLM 还支持更高级的功能，如连续批处理、自定义停止条件、流式输出等。

7. VLLM 的未来展望

VLLM 作为一项开源项目，仍在不断发展和完善中。未来，VLLM 可能会在以下几个方面进行改进：

• 支持更多模型架构： 目前，VLLM 主要支持基于 Transformer 架构的 LLMs。未来，可能会扩展到其他模型架构，如 RNN、CNN 等。
• 支持更多硬件平台： 目前，VLLM 主要针对 NVIDIA GPU 进行了优化。未来，可能会支持更多硬件平台，如 AMD GPU、TPU 等。
• 更高级的量化方法： 探索更先进的量化方法，如更细粒度的量化、混合精度训练等，进一步压缩模型大小和提高计算效率。
• 更智能的调度算法： 研究更智能的调度算法，优化批处理和资源分配，进一步提高 GPU 利用率。
• 与其他优化技术的结合： 将 VLLM 与其他优化技术，如模型蒸馏（model distillation）、剪枝（pruning）等结合，实现更全面的性能提升。

8. 总结

VLLM 是一款强大的开源 LLMs 推理引擎，通过其创新的 PagedAttention 算法和其他优化技术，显著提升了大模型推理的效率和吞吐量。它为 LLMs 的广泛应用扫清了障碍，使得开发者可以在有限的硬件资源上部署更大的模型，并实现更快的响应速度和更低的成本。

随着 VLLM 的不断发展和完善，我们有理由相信，它将在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用，推动 LLMs 技术走向更广阔的应用场景。对于任何希望部署和应用 LLMs 的开发者来说，VLLM 都是一个值得关注和尝试的优秀工具。