vLLM
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突破通信瓶颈:vLLM 混合并行与 K8s 拓扑感知调度深度实践
在大规模 LLM(如 Llama-3-70B、Mixtral-8x22B 等)推理场景下,基于 vLLM 的分布式推理服务面临着极其严苛的时延挑战。 Tensor Parallelism(张量并行,简称 TP)由于在每个 Transf...
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Triton 推理服务性能调优:如何通过 Dynamic Batching 与队列配置掐准延迟与吞吐的平衡点
在生产环境中部署深度学习模型时,我们经常面临一个看似不可调和的矛盾: 为了压榨 GPU 的极限吞吐量(Throughput),我们需要尽可能把 Batch Size 攒得更大;而为了满足业务端极限制延(Latency SLA)的要求,请求...