Inference on moyutianzun's blog

PD分离 —— Prefix Cache和Chunk Prefills

Mon, 29 Sep 2025 09:53:22 +0800

目前推理框架基本上都需要用到多轮对话的场景，自然产生了kv cache的存储和索引算法。如果能把prompt和后续产生的KV Cache保存下来，会极大地降低首Token的耗时。

目前使用最多的就是两个技术方案，一个是SGLang推出的RadixAttention的Prefix Cache，另一个是vllm原生的Chunk Prefills。当然vllm也兼容了Prefix Cache，这两个技术只能用一个，vllm默认是Chunk Prefills，可以通过加入参数--enable-prefix-caching来开启，这里不谈TensorRT-LLM是因为其不完全开源。

vllm v1 源码解析 —— 单机八卡推理

Fri, 26 Sep 2025 09:10:35 +0800

单机八卡，我们按照PP + TP的方式来进行方案说明，使用的是vllm框架，主要命令和函数如下：

python single_node_multi_gpu_demo.py --mode pipeline_parallel --tensor-parallel 4 --pipeline-parallel 2 --model facebook/opt-13b
def pipeline_parallel_inference(self, model_name: str, tensor_parallel_size: int, pipeline_parallel_size: int):
“““流水线并行推理 - 将模型层分布到多个GPU上”””
print(f"🚀 启动流水线并行推理 - 模型: {model_name}")
print(f" 张量并行: {tensor_parallel_size}, 流水线并行: {pipeline_parallel_size}")



vllm v1 源码解析 —— Core
Tue, 23 Sep 2025 03:56:10 +0800
一个client建立之后就会建立一个core engine，这些配置会通过QMZ IPC发送给core engine。
Core engine Architecture
Worker and Executor
MultiprocExecutor
在MultiprocExecutor类中，可以清晰的找到三部曲：
1、创建RPC消息队列
# Initialize worker and set up message queues for SchedulerOutputs
# and ModelRunnerOutputs
max_chunk_bytes = envs.VLLM_MQ_MAX_CHUNK_BYTES_MB * 1024 * 1024
self.rpc_broadcast_mq = MessageQueue(self.world_size,
self.world_size,
max_chunk_bytes=max_chunk_bytes)
scheduler_output_handle = self.rpc_broadcast_mq.export_handle()



算子进阶 —— 通信算子
Mon, 22 Sep 2025 09:00:54 +0800
随着LLM业务的不断发展，我们发现单机单卡无法承载一个模型的训练和推理，故此出现了单机多卡和多机多卡的训练推理算子，这时候每个机和卡之间都需要通信，所以通信算子十分的重要。
分布式并行
下面是传统的四种并行处理架构，常用于大模型训练。
DP
每张卡拷贝相同的模型结构，仅对数据做切分。每张卡计算完的梯度也是针对各自数据的，需要做一次allreduce，然后使用优化器更新模型，进入下一次迭代。


算子进阶 —— 通算融合
Fri, 19 Sep 2025 08:16:51 +0800
（施工ing）
概述
我们知道，算子的作用是计算，那在整个体系中，我们的核心目标是拉满GPU的利用率。
在现代分布式体系中，多GPU之间同时存在着计算、内存访问和通信这三种基本活动，为了服务于我们的核心目标，我们需要尽可能的将通信时间和访存时间放在计算时间内，使得GPU不存在运算时间的泡泡。
大模型分布式系统执行的核心组件是并行的GPU。提升GPU运算的最佳方法，是通过计算与通信的重叠来实现。这种重叠可以通过两种方式达成：算子分解或通信内核融合。虽然算子分解实现起来简单，但往往导致性能欠佳。而将通信内核与计算内核融合，则需要更多的思考和计算。
故此最原始的想法就是用计算时间掩盖通信时间，通过大批量的数据直接发送到GPU，减少kernel开启和关闭、通信的开销。
Triton-distributed
Triton-distributed是字节seed团队开发的Triton 编译器的扩展。对于 LLM 来说，分布式优化的关键要求是计算通信重叠。以前，在小规模分布式训练/推理中，通信开销并不是一个关键的成本问题。然而，随着集群数量呈指数级增长，计算与通信重叠变得至关重要。


AI编译器 —— 笔记
Thu, 11 Sep 2025 09:00:18 +0800
challenge
新模型
新module出现，需要对应算子进行计算，还需要结合硬件进行特性优化和测试，尽量充分发挥硬件性能
硬件厂商还会发布新技术的加速计算库
专用加速芯片爆发导致性能可移植性成为一种刚需
不同厂商的ISA不尽相同
一般缺乏如GCC、LLVM等编译工具链，使得针对CPU和GPU已有的优化算子库和针对语言的优化Pass很难短期移植到NPU上
架构
和传统编译器对比
在编译优化层通过统一IR执行不同的Pass进行优化，从而提高执行性能
软件结构栈：分成前端、优化、后端三段式，IR解耦前端和后端使得模块化表示
AI编译器对Graph IR进行优化后，将优化后的IR转换成传统编译器IR，最后依赖传统编译器进行机器码生成
左边是旧编译器架构，右边是ai编译器架构


【LLM 必读综述】Speed Always Wins：LLM高效架构调查
Wed, 27 Aug 2025 08:06:02 +0800
题目：Speed Always Wins: A Survey on Efficient Architectures for Large Language Models
作者：孙伟高 上海人工智能实验室
github：https://github.com/weigao266/Awesome-Efficient-Arch
文章的主要目的
通过分析449篇大模型的论文，汇总得到了以下能让大模型速度提升的方向：