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PagedAttention et vLLM
PagedAttention manages transformer key/value caches using fixed-size blocks mapped from logical token positions.
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Aperçu
This reduces cache-allocation waste and supports sharing, while vLLM’s actual throughput depends on the workload and system.
Plongée profonde
Lorsqu'un modèle de langage génère du texte, il conserve un « cache KV » (vecteurs de clé et de valeur) pour chaque jeton qu'il a vu afin que le jeton suivant puisse s'occuper du contexte complet. Traditionnellement, chaque requête réservait une grande dalle contiguë de mémoire GPU dimensionnée pour sa longueur maximale possible, gaspillant d'énormes quantités lorsque les séquences étaient plus courtes ou de longueur variable. PagedAttention, présenté dans l'article vLLM 2023 de l'UC Berkeley, emprunte l'idée de pagination de la mémoire virtuelle aux systèmes d'exploitation : il divise le cache KV en blocs de taille fixe qui peuvent vivre n'importe où dans la mémoire et être alloués à la demande. Une table de recherche mappe les positions logiques des jetons aux blocs physiques. Cela élimine presque la fragmentation de la mémoire et permet de partager les blocs, par exemple sur plusieurs sorties de la même invite.
Mise en œuvre dans le monde réel
Hébergement d'une API LLM open source où vLLM sert de nombreux utilisateurs de chat simultanés à partir d'un GPU à haut débit
Partager une longue invite système sur des milliers de requêtes via la mise en cache des préfixes afin qu'elle soit traitée une fois et non de manière répétée
Recherche de poutre en cours d'exécution ou plusieurs complétions échantillonnées qui partagent des blocs KV pour l'invite commune via la copie sur écriture
Réduire le gaspillage de mémoire GPU dû à la fragmentation afin qu'un fournisseur puisse regrouper davantage de sessions simultanées sur le même matériel
L'avenir de PagedAttention et vLLM
vLLM est devenu une épine dorsale d'inférence open source par défaut, et les idées de PagedAttention apparaissent désormais dans la plupart des piles de diffusion. Attendez-vous à une mise en cache des préfixes plus approfondie (réutilisation des invites système mises en cache entre les utilisateurs), un pré-remplissage et un décodage désagrégés sur des machines distinctes, des politiques d'expulsion plus intelligentes et une intégration étroite avec la quantification et le décodage spéculatif. À mesure que les fenêtres contextuelles se comptent en millions de jetons, une gestion efficace des KV paginés devient encore plus essentielle pour maintenir un service abordable.
Le mettre en pratique
Pourquoi c'est important
- Coût et budget. Les décisions en matière d'architecture déterminent les performances et les coûts d'exploitation pendant des années.
- Décisions plus claires. La formation technique aide les équipes à choisir la bonne pile, pas seulement la plus récente.
- Contrôle qualité. De meilleurs choix d’ingénierie réduisent les incidents de fiabilité en production.
Attention à
- L’optimisation d’un benchmark peut masquer des faiblesses plus larges du système.
- Les coûts d’infrastructure et de maintenance sont souvent sous-estimés.
- Les lacunes en matière de sécurité et d’observabilité peuvent se creuser à mesure que les systèmes deviennent plus complexes.
Prochaines étapes
- Définissez les objectifs de latence, de qualité et de coût avant la mise en œuvre.
- Benchmark dans des conditions de charge et de données réalistes.
- Surveillance des instruments pour détecter les erreurs, la dérive et l'impact sur l'utilisateur.
- Préparez les chemins de restauration et de réponse aux incidents avant la mise à l’échelle.
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Questions fréquemment posées
What is PagedAttention and vLLM?
PagedAttention manages transformer key/value caches using fixed-size blocks mapped from logical token positions. This reduces cache-allocation waste and supports sharing, while vLLM’s actual throughput depends on the workload and system.
Que stocke le « cache KV » lors de la génération de texte ?
Le cache KV contient des vecteurs de clé et de valeur pour chaque jeton précédent, permettant au modèle de s'occuper de l'intégralité du contexte sans le recalculer à chaque étape.
Quel concept de système d’exploitation a inspiré PagedAttention ?
PagedAttention emprunte la pagination de la mémoire virtuelle : le cache KV est divisé en pages de taille fixe qui peuvent vivre n'importe où, mappées par une table de blocs.
Quel problème avec l'allocation de cache KV traditionnelle PagedAttention résout-il ?
Réserver une grande dalle contiguë par requête, dimensionnée pour la longueur maximale, gaspillait d'énormes quantités de mémoire GPU. La pagination alloue de petits blocs à la demande, réduisant ainsi le gaspillage.
Comment PagedAttention permet-il à plusieurs sorties de partager la mémoire pour une invite commune ?
Des préfixes identiques (invites partagées ou branches de recherche de faisceau) font référence aux mêmes pages KV physiques, copiant uniquement lorsqu'une branche diverge.
Où vLLM et PagedAttention ont-ils été initialement développés ?
vLLM et l'algorithme PagedAttention sont sortis de l'UC Berkeley dans un article de 2023 et sont rapidement devenus un moteur de service open source largement utilisé.
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