【vLLM 学习】Disaggregated Prefill
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原文中文，约2900字，阅读约需7分钟。
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内容提要
vLLM 是一款加速大语言模型推理的框架，解决了内存管理瓶颈，实现了 KV 缓存内存的高效利用。文章介绍了如何使用 vLLM 进行预填充和解码，并利用两个 GPU 实例进行 KV 缓存传输，以提升模型性能。
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关键要点
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vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，解决了内存管理瓶颈问题。
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vLLM 实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，提升了内存利用效率。
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文章介绍了如何使用 vLLM 进行预填充和解码，利用两个 GPU 实例进行 KV 缓存传输。
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预填充节点使用 GPU 0，解码节点使用 GPU 1，二者通过 KV 缓存进行数据传输。
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使用 PyNcclConnector 在 vLLM 实例之间传输 KV 缓存，设置并行实例数为 2。
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在解码节点等待预填充节点完成后，开始解码并生成文本。
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延伸问答
vLLM 是什么？
vLLM 是一款专为加速大语言模型推理而设计的框架，解决了内存管理瓶颈问题。
vLLM 如何提高内存利用效率？
vLLM 实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，从而提升了内存利用效率。
如何使用 vLLM 进行预填充和解码？
使用 vLLM 进行预填充时，预填充节点使用 GPU 0，解码节点使用 GPU 1，二者通过 KV 缓存进行数据传输。
在 vLLM 中如何传输 KV 缓存？
使用 PyNcclConnector 在 vLLM 实例之间传输 KV 缓存，并设置并行实例数为 2。
vLLM 的预填充和解码节点分别使用什么 GPU？
预填充节点使用 GPU 0，解码节点使用 GPU 1。
vLLM 的解码节点在何时开始解码？
解码节点在等待预填充节点完成后开始解码并生成文本。
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