vLLM 的逻辑与运作机制

vLLM 的逻辑与运作机制

vLLM作为一种高效的推理框架，逐渐成为研究和应用的热点。vLLM 的核心在于如何高效地管理和调度模型推理任务，以最大化利用计算资源并提高推理效率。

一、vLLM 是如何运作的？

vLLM 是一种虚拟化的大语言模型推理框架，它通过高效的资源管理和调度机制，使得大规模语言模型的推理任务能够更加高效地运行。vLLM 的核心逻辑是 LLMEngine，它负责处理和调度推理请求，管理 KV cache 的分配和交换，以及协调 GPU 资源的使用。

vLLM 的工作流程

1. 请求接收与包装：当 vLLM 接收到一个推理请求时，首先会将该请求包装成 vLLM 能够处理的数据类型。这一步骤确保了请求的格式符合 vLLM 的内部处理逻辑。
2. 加入调度队列：包装好的请求会被加入到调度器的等待队列（waiting queue）中。调度器的作用是决定哪些请求可以进入执行阶段，并为这些请求分配 KV cache 的物理块。
3. 推理执行：调度器根据当前的资源情况，将等待队列中的请求调度到运行队列（running queue）中，开始执行推理任务。推理过程中，KV cache 的高效管理是关键，调度器会根据需要动态调整 KV cache 的分配和交换。

二、LLMEngine 的调度器运作流程

LLMEngine 是 vLLM 的核心逻辑，而调度器则是 LLMEngine 的核心组件。调度器的高效运作是 vLLM 能够高效处理推理任务的关键。下面详细介绍调度器的初始化和请求处理流程。

调度器的初始化

在调度器开始工作之前，需要完成以下初始化步骤：

1. 加载模型：将基础模型（base model）加载到工作节点（worker）上。这是推理任务能够执行的基础。
2. 预分配显存：使用假数据进行一次前向传播，计算可分配的 KV cache 物理块总数。然后将预分配的 KV Cache 加载到 GPU 上。这一步骤确保了在推理开始之前，系统已经准备好足够的缓存资源。

请求处理：三个队列的运作

调度器通过三个队列来管理推理请求：

1. 等待队列（Waiting Queue）：新接收到的请求首先被放入等待队列。调度器会根据资源情况决定哪些请求可以进入运行队列。
2. 运行队列（Running Queue）：当等待队列中的请求被调度器分配到足够的资源后，它们会被移到运行队列中开始执行推理任务。
3. 交换队列（Swaped Queue）：如果 GPU 上没有足够的资源对运行队列中的全部数据完成下一次推理，调度器会将运行队列中最后到达的数据的 KV Cache 交换到 CPU 上，并将该数据从运行队列移到交换队列中。这样可以释放 GPU 资源，以便其他请求能够继续执行。

动态资源管理

vLLM 的调度器通过动态管理 KV cache 的分配和交换，确保了 GPU 资源的高效利用。当运行队列中的任务因为资源不足而无法继续时，调度器会智能地将部分任务的 KV Cache 交换到 CPU 上，从而为其他任务腾出空间。这种动态管理机制使得 vLLM 能够在有限的硬件资源下，处理更多的推理任务。

三、vLLM 的优势

vLLM 的设计使得它在处理大规模语言模型推理任务时具有以下优势：

1. 高效的资源利用：通过动态管理 KV cache 和 GPU 资源，vLLM 能够最大化利用有限的硬件资源。
2. 灵活的任务调度：调度器可以根据当前的资源情况和请求的优先级，灵活地调度推理任务，确保系统的高效运行。
3. 可扩展性：vLLM 的架构设计使得它能够轻松扩展到更多的 GPU 节点，从而支持更大规模的推理任务。