VLLM Toate comenzile vLLM & Infrastructură LLM

`Arhitectura PagedAttention` în vLLM & Infrastructură LLM

Inovația fundamentală din vLLM: elimină risipa de VRAM stocând tokenii din KV Cache în blocuri de memorie neconsecutive.

Sintaxă & invocare

PagedAttention – algoritmul fundamental vLLM inspirat din memoria virtuală paginată a sistemelor de operare

Descriere & Utilizare

În sistemele clasice de inferență, memoria pentru KV Cache trebuia alocată static în blocuri contigue pentru lungimea maximă posibilă a contextului (ex: 8192 tokeni), provocând o risipă de peste 60-80% din VRAM din cauza fragmentării.

PagedAttention împarte KV Cache-ul în blocuri mici (pagini de 16 sau 32 de tokeni) pe care le alocă dinamic în memorie exact pe măsură ce tokenii sunt generați. Acest lucru permite partajarea memoriei între mai multe conversații paralele (cum ar fi la generarea paralelă sau decodarea în arbore).

Cum să o reții ușor

💡 Tabela de pagini a sistemului de operare (OS Virtual Memory): un fișier mare nu trebuie salvat într-un sector continuu pe hard disk, ci este împărțit în mici blocuri libere găsite pe toată suprafața discului.

Opțiuni și parametri tehnici

Folosește o tabelă de mapare logică-fizică a blocurilor de atenție.
Kernel-urile CUDA custom accesează direct adresele fizice fără copiere intermediară.

Exemple practice și cazuri de utilizare

Crește numărul de cereri paralele deservite de un singur GPU Nvidia A100/H100 de la 4 la peste 25 de utilizatori simultani.

Sfaturi de configurare & capcane

PagedAttention este activat automat în vLLM fără să fie nevoie de parametri manuali speciali.

Comenzi și ghiduri înrudite

continuous-batching: Comandă asociată din acest modul.
gpu-memory-utilization: Comandă asociată din acest modul.
max-model-len: Comandă asociată din acest modul.