vllm：它是什么、解决了什么问题以及为何受到关注

它解决了什么

vLLM 旨在让大语言模型（LLM）的推理和服务变得快速、简便且具成本效益。它针对在大规模部署 LLM 时的内存管理和吞吐量瓶颈提供了解决方案。

工作原理

vLLM 使用一种称为 PagedAttention 的技术，高效管理注意力键和值的内存。它还采用连续批处理传入请求、分块预填充以及前缀缓存，以最大化吞吐量。为了提升性能，vLLM 使用了优化的注意力内核（如 FlashAttention），并支持多种量化方法（如 FP8、INT8 和 AWQ），以降低内存占用并提升速度。

适用人群

适用于需要以高吞吐量和低延迟部署 LLM 的开发者和研究者，支持包括 NVIDIA 与 AMD GPU 在内的多种硬件，以及各种 CPU 和专用 NPU/TPU。

亮点

• 高吞吐量：通过连续批处理和优化内核实现业界领先的服务吞吐量。
• 广泛模型支持：无缝支持超过 200 种 Hugging Face 模型架构，包括仅解码器、MoE 和多模态模型。
• 灵活 API：提供兼容 OpenAI 的 API 服务器，同时支持 Anthropic Messages API 与 gRPC。
• 硬件无关：兼容 NVIDIA GPU、AMD GPU、x86/ARM/PowerPC CPU，并提供 Google TPU、Intel Gaudi 等插件。
• 高级解码：支持推测解码、并行采样和束搜索。

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摘要：

vLLM 是一个高吞吐量的 LLM 推理与服务库，使用 PagedAttention 高效管理内存并最大化性能。

标题： vllm：它是什么、解决了什么问题以及为何受到关注