LLM并发加速部署方案(llama.cpp、vllm、lightLLM、fastLLM)

LLM并发加速部署方案(llama.cpp、vllm、lightLLM、fastLLM)

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大模型并发加速部署 解析当前应用较广的几种并发加速部署方案!

llama.cppvllmlightllmfastllm四种框架的对比:

llama.cpp:基于C++,①请求槽,②动态批处理,③CPU/GPU混合推理 vllm:基于Python,①PagedAttention高效管理注意力KV内存,②连续动态批处理,③量化GPTQ/AWQ/SqueezeLLM等。 lightllm:基于Python,①三进程异步协作,②动态批处理,③FlashAttention,④TokenAttention,⑤高性能Router。 fastllm:基于C++,①ARM平台支持NEON指令集加速,②X86平台支持AVX指令集加速,③NVIDIA平台支持CUDA加速,与llama.cpp很类似。

llama.cpp vllm lightLLM fastLLM

llama.cpp






vllm





lightLLM

fastLLM

llmllama批处理python大模型gpt高性能gpu注意力tokencpu
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-16039.html
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