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vLLM大规模服务：DeepSeek @ 2.2k tok/s/H200与Wide-EP
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
v0.11.0版本标志着vLLM完全迁移至V1引擎架构，得益于1969名贡献者的支持。该版本优化了高性能LLM推理，提升了每个H200 GPU的吞吐量至2.2k tokens/s。
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关键要点
- v0.11.0版本标志着vLLM完全迁移至V1引擎架构，得益于1969名贡献者的支持。
- 该版本优化了高性能LLM推理，提升了每个H200 GPU的吞吐量至2.2k tokens/s。
- vLLM被纳入SemiAnalysis开源推理性能基准，并在Meta、LinkedIn、Red Hat、Mistral和HuggingFace等团队中得到信任。
- DeepSeek风格的分散服务和稀疏专家混合模型部署仍然是高性能LLM推理的最先进技术。
- vLLM团队进行了多项关键优化，包括异步调度、双批重叠、分散服务等。
- 在Coreweave H200集群上，生产环境中的持续吞吐量达到了每个H200 GPU 2.2k tokens/s。
- 这一性能提升得益于内核改进和双批重叠的实施。
- Wide-EP部署模式通过稀疏专家激活和KV缓存管理来最大化有效KV缓存。
- vLLM支持的专家并行负载平衡（EPLB）可以缓解推理时的负载不平衡问题。
- 分散服务模式在专家并行部署中尤为有效，能够提高整体性能。
- llm-d、Dynamo和Ray Serve LLM是支持大规模生成AI模型的分布式推理服务栈。
- vLLM正在进行持续改进，包括弹性专家并行、长上下文服务和KV缓存转移等。
- 最新的路线图可在roadmap.vllm.ai查看。
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延伸问答
vLLM的v0.11.0版本有什么重要更新？
v0.11.0版本标志着vLLM完全迁移至V1引擎架构，并优化了高性能LLM推理，提升了每个H200 GPU的吞吐量至2.2k tokens/s。
vLLM如何提高GPU的吞吐量？
通过异步调度、双批重叠和分散服务等关键优化，vLLM提高了GPU的吞吐量。
Wide-EP部署模式的优势是什么？
Wide-EP通过稀疏专家激活和KV缓存管理，最大化有效KV缓存，提高了模型的整体性能。
vLLM支持哪些分布式推理服务？
vLLM支持llm-d、Dynamo和Ray Serve LLM等分布式推理服务栈。
vLLM的专家并行负载平衡（EPLB）有什么作用？
EPLB可以缓解推理时的负载不平衡问题，确保各个专家的负载均衡。
vLLM的未来发展方向是什么？
vLLM正在进行弹性专家并行、长上下文服务和KV缓存转移等持续改进。
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