vLLM完成V1引擎迁移,DeepSeek推理速度突破2.2k tok/s
vLLM团队宣布完成向V1引擎的全面迁移,通过集成Wide-EP、双批次重叠(DBO)及专家并行负载均衡(EPLB)等优化,在H200集群上实现每GPU 2.2k tokens/s的吞吐量。这一显著性能提升解决了DeepSeek等稀疏MoE...
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vLLM团队宣布完成向V1引擎的全面迁移,通过集成Wide-EP、双批次重叠(DBO)及专家并行负载均衡(EPLB)等优化,在H200集群上实现每GPU 2.2k tokens/s的吞吐量。这一显著性能提升解决了DeepSeek等稀疏MoE...
TL;DR 推理才是大模型的真正战场——训练一次,推理百万次。标准Attention的内存带宽成为瓶颈,Flash Attention通过Tiling技术让速度提升5倍;KV Cache让解码快10倍,但长上下文会吃掉几十GB显存;vLLM...