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与此同时,英皇体育手机APPapp下载还拥有独特的挂机机制,您可以将游戏放置在后台,解放双手,让弟子们自动修炼、渡劫,贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容,您可以自由摆放,打造属于自己的修仙宗门,创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木,处处充满着古韵仙风,让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。
快速离线推理:推理速度可与vLLM相媲美可读性强的代码库:基于不到1200行Python代码实现,简洁干净优化套件:包含前缀缓存、Torch compilation 、CUDA graph等
下面是vLLM与Nano-vLLM在不同硬件和模型配置下的基准测试情况。
在RTX 4070硬件、Qwen3-0.6B模型环境中,设置了256个序列的总请求数,输入和输出长度均在100-1024个 token间随机采样。
接着在H800硬件、Qwen3-8B模型环境中,总请求数为1024个序列,输入输出长度同样随机采样。
他2021年获得南京大学计算机科学与技术系学士学位,同年又被南京大学免试录取为硕士研究生,在校他同时也是由周志华教授领导的LAMDA团队的成员。
vLLM是一款专为LLM推理与部署优化的高性能框架,最初由加州大学伯克利分校的Sky Computing Lab开发,现已发展成为一个汇聚学界与业界贡献的社区驱动项目。
其核心技术灵感源自操作系统虚拟内存分页机制。此前LLM服务系统因采用连续内存存储KV缓存,导致内部/外部碎片化严重,且无法有效共享内存,极大限制了批处理规模。
针对这一问题,团队提出PagedAttention算法,允许将连续的键(key)值(value)对存储在非连续内存空间中,通过将KV缓存划分为固定大小的块(Block),利用块表动态映射逻辑块与物理块地址。
在注意力计算过程中,PagedAttention内核会分别识别和获取不同的KV块。
下面是一个示例,键和值向量分布在三个块中,且这三个块在物理内存中并不连续。
基于PagedAttention算法,团队构建了vLLM服务系统,其架构下图所示:
借助PagedAttention,KV缓存管理器以分页方式有效管理KV缓存。具体而言,KV缓存管理器通过集中式调度器发送的指令来管理GPU工作节点上的物理KV缓存内存。
vLLM实现了KV缓存内存近乎零浪费,请求内及请求间KV缓存的灵活共享进一步降低内存使用。
评估显示,与FasterTransformer和Orca等此前最先进系统相比,vLLM在相同延迟水平下将流行LLM的吞吐量提升2-4倍,且在更长序列、更大模型和更复杂解码算法场景中改进更为显著。
与流行的Hugging Face模型无缝集成,包括类Transformer模型、混合专家模型、嵌入模型、多模态模型;支持通过各种解码算法实现高吞吐量服务,包括并行采样、波束搜索等;支持张量并行和pipeline并行,以实现分布式推理;支持流式输出;兼容OpenAI的API服务器;支持NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU以及AWS Neuron;支持前缀缓存;支持多LoRA。
值得一提的是,在实现层面,vLLM前端基于FastAPI,后端是基于GPU的推理引擎。vLLM引擎由8500行Python代码和2000行C++/CUDA代码构成
而这次DeepSeek研究员仅用不到1200行代码就实现了轻量级vLLM,性能和原版相媲美。
除了培养弟子和建设仙门外,游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。
玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑,打造属于自己的修仙家园,创造仙门人的理想世界。
游戏的画面精致细腻,每一个场景都充满了古典美感,让玩家仿佛身临其境,感受到修仙之美。
游戏内置丰富的社交系统,玩家可以与其他玩家组成联盟,共同对抗强敌,体验多人合作的乐趣,增加了游戏的可玩性和趣味性。
2、画面精美,场景设计唯美,让玩家沉浸其中,感受到了修仙世界的奇幻美感。
3、挂机系统的设置贴心实用,解放了玩家的双手,让玩家更轻松地享受游戏乐趣。
4、弟子个性化塑造突出,每个弟子都有自己独特的故事和特点,增加了游戏的趣味性和可玩性。
1.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则,现在任何时候都可以调整防守阵容
1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示,现在会自动打开道果宝箱,方便祖师快捷获取
1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示,现在休赛期购买投资时,如果无法拿满奖励则会有二次确认提示