在人工智能领域，大语言模型的参数量正以每年10倍的速度增长，但硬件显存容量仅保持年化1.5倍的提升速度。这种剪刀差效应使得混合精度训练与梯度累积技术成为大模型训练的生存法则。本文将从底层计算原理出发，深入解析这两项核心技术如何协同突破显存瓶颈，并给出经过工业级验证的实施方案。 ...
标签： 显存管理
突破大模型推理瓶颈：vLLM框架如何用PageAttention重构计算效率
在大型语言模型（LLM）部署的实践中，推理效率始终是制约技术落地的关键瓶颈。传统推理框架在处理长序列输入、高并发请求时，常面临显存碎片化、计算资源利用率低下等问题。以某头部实验室实测数据为例，当输入长度超过2048...
揭秘vLLM框架：如何将大模型推理吞吐量提升24倍？
在人工智能服务部署领域，大语言模型的推理效率始终是制约实际应用的核心瓶颈。传统推理框架在处理长文本序列时普遍存在显存利用率低、计算资源闲置严重等问题，导致单卡QPS（每秒查询率）往往难以突破个位数。斯坦福团队提出的vLLM框架通过创新的内存管理机制，在同等硬件条件下实现了高达24倍的吞吐量提升，其技
吞吐量提升10倍！解密vLLM框架如何突破大模型推理性能瓶颈
在大模型服务部署实践中，推理阶段的吞吐量瓶颈始终是困扰开发者的核心难题。传统基于Transformer架构的推理引擎在处理长序列请求时，常面临显存碎片化、计算资源利用率低下等问题。本文将以vLLM框架为研究对象，深入剖析其底层技术原理，并给出可落地的优化方案。一、传统推理框架的性能困局 ...
大模型推理成本”生死战”：拆解vLLM到DeepSeek-V2的7大核心技术突破
在生成式AI军备竞赛进入白热化的今天，推理成本已成为决定技术生死的胜负手。行业数据显示，支撑千万级用户访问的千亿参数大模型，单日推理成本可达百万量级。在这场没有硝烟的成本攻坚战中，从开源的vLLM到国产的DeepSeek-V2，技术团队通过架构层面的创新实现了成本数量级的突破。本文将深入剖析影响推理
万亿参数模型训练革命：解密Megatron与DeepSpeed的并行技术融合之路
在人工智能领域，模型参数规模以每年10倍的速度增长，2023年顶尖模型的参数量已突破万亿级别。这种指数级增长对分布式训练技术提出了前所未有的挑战，本文将深入剖析从Megatron到DeepSpeed的技术演进路径，揭示大规模并行训练的核心突破点。 一、大模型训练的算力困局 ...
大模型推理加速革命：从FlashAttention到vLLM的底层优化突破
在大型语言模型应用爆炸式增长的今天，推理效率已成为制约技术落地的关键瓶颈。传统优化手段在应对千亿参数规模的模型时，显存占用高、计算冗余多、吞吐量低等问题愈发凸显。本文将深入剖析两种突破性优化方案——FlashAttention算法创新与vLLM系统架构设计，揭示其底层实现原理及协同优化策略。一、注意
揭秘vLLM推理优化核心：吞吐量提升10倍的关键技术解析
在大型语言模型部署实践中，推理效率始终是制约实际应用的核心瓶颈。传统推理框架在处理长序列请求时普遍面临显存碎片化、计算资源利用率低等问题，导致GPU显存浪费率高达60%以上。近期开源的vLLM框架通过创新性内存管理机制，在同等硬件条件下实现了吞吐量10倍提升，本文将深入解析其关键技术原理及工程实现方
突破大模型推理瓶颈：解码vLLM与TGI的核心技术战争
在生成式AI应用爆发式增长的背景下，大型语言模型的推理效率已成为制约落地的关键瓶颈。本文通过深度解析两大主流推理框架vLLM和TGI的技术实现路径，揭示其在显存管理、批处理机制、调度算法等核心层面的创新突破，为不同场景下的框架选型提供系统性解决方案。 一、显存管理机制的技术分野 ...