《LLM大语言模型部署加速方法PagedAttention篇》电子书下载

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《LLM大语言模型部署加速方法PagedAttention篇》电子书下载：

这篇文章探讨了如何通过PagedAttention算法优化大语言模型（LLM）的并行推理加速，特别是针对vLLM框架的改进。

研究背景
​​背景介绍:​​ 这篇文章的研究背景是大语言模型（LLM）在推理服务中的性能瓶颈问题，特别是内存的使用效率。在自回归解码过程中，LLM会生成大量的key和value张量（KV缓存），这些缓存占用大量GPU内存，并且其大小随着序列长度的变化而动态变化，导致内存管理复杂且效率低下。
​​研究内容:​​ 该问题的研究内容包括如何优化KV缓存的管理，以提高内存使用效率，从而提升LLM的推理速度和吞吐量。
​​文献综述:​​ 该问题的相关工作有vLLM框架，它引入了PagedAttention算法来优化KV缓存的管理。PagedAttention算法受操作系统中虚拟内存和分页思想的启发，旨在解决KV缓存的内存浪费和管理复杂性。

核心内容
​​vLLM的问题​​：
​​内存瓶颈​​：LLM服务的性能受到内存的瓶颈，KV缓存占用大且动态变化，现有系统由于碎片和过度预留而浪费了60%-80%的内存。

​​PagedAttention的优化方法​​：
​​分块存储​​：PagedAttention将每个序列的KV缓存划分为固定大小的块，这些块在内存中不需要连续存储，类似于操作系统的虚拟内存管理。
​​块表映射​​：通过块表将序列的连续逻辑块映射到非连续的物理块，实现灵活的内存管理。
​​
技术细节​​：
​​内存浪费减少​​：PagedAttention的内存浪费仅发生在序列的最后一个块中，内存使用接近最佳，浪费率低于4%。这使得系统可以将更多序列一起批处理，提高GPU利用率，从而显著提高吞吐量。
​​内存共享​​：PagedAttention支持高效的内存共享，例如在并行采样中，从同一提示生成多个输出序列时，提示的计算和内存可以在输出序列之间共享，降低内存占用高达55%，提高吞吐量高达2.2倍。

​​安全共享机制​​：
​​引用计数和Copy-on-Write机制​​：PagedAttention通过跟踪物理块的引用计数并实现Copy-on-Write机制，确保不同序列可以安全地共享内存块。

这篇论文通过引入PagedAttention算法，显著优化了大语言模型的并行推理加速。PagedAttention通过分块存储和块表映射实现了高效的内存管理，减少了内存浪费，并支持高效的内存共享，从而提高了GPU利用率和推理吞吐量。该算法在vLLM框架中的应用展示了其在实际场景中的有效性。

这篇论文为大语言模型的推理优化提供了新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。

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