主要观点总结
本文总结了vLLM在过去一年中的发展、新特性以及未来的规划，包括性能优化、模型和硬件支持、分布式支持以及CPU Offloading等方面。文章还提到了vLLM的社区、开源计划、合作伙伴以及未来发展等方面的信息。
关键观点总结
关键观点1: vLLM的发展
vLLM在过去一年中取得了很大的进展，包括模型支持、硬件支持、性能优化等方面。它支持几乎所有的llm和vlm模型，并且为不同的底层实现提供了一个统一的接口。
关键观点2: 性能优化
vLLM进行了许多性能优化，包括CUDA Graph的使用、Multi-Step Scheduling、Chunked prefill、Speculative Decoding等，以提高推理速度和效率。
关键观点3: 硬件支持
vLLM支持多种硬件，包括GPU、AMD GPU、Intel GPU以及Google TPU等。
关键观点4: 未来规划
vLLM计划进行架构重构，默认启用Chunked Prefill和Prefill Cache等优化，并支持将KV缓存转移到CPU或磁盘，提供更高性能的Kernel等。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨oldpan 来源丨oldpan博客 编辑丨极市平台 极市导读 本文总结了vLLM（一种大型语言模型）在过去一年中的发展、新特性以及未来的规划，包括性能优化、模型和硬件支持、分布式支持以及CPU Offloading等方面，并展望了Q4季度的计划，如架构重构、性能提升和新特性的引入。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本文来自The State of vLLM | Ray Summit 2024 & & RoadMap的分享，带大家一起回顾下vllm发展历史、过去一年的发展及接下来Q4规划。感兴趣的也可以查看原视频：https://www.youtube.com/watch\?v=4HPRf9nDZ6Q [1] 过去一年vLLM的工作内容 记得vLLM在九月初更新了一个版本[2]，性能有了明显的提升（支持了multi step，因为减少了CPU overhead，会对吞吐会有提升，但是带来的副作用是TTFT和ITL会变大），某些场景确实带来了收
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