PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz

Die Integration von vLLM und PyTorch hat sich erheblich erweitert und bietet nun Unterstützung für Quantisierung, Anpassung der Aufmerksamkeitsmechanismen und heterogene Hardware. Diese Entwicklungen sind entscheidend für die Optimierung von generativen KI-Anwendungen und die effiziente Inferenz von großen Sprachmodellen (LLMs).

Einführung in die Integration von PyTorch und vLLM

In der Welt der künstlichen Intelligenz sind PyTorch und vLLM zwei Schlüsselakteure, die zunehmend zusammenarbeiten, um innovative Lösungen für die Inferenz und das Training von LLMs zu bieten. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die Leistung zu optimieren und neue Funktionen für Entwickler bereitzustellen.

Wichtige Erkenntnisse

• Die Kombination von PyTorch und vLLM wird in der KI-Ökosystem immer wichtiger und findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich Inferenz und post-training.
• Die PyTorch Foundation hat sich zu einer Dachorganisation entwickelt, die Projekte unterstützt, die von Hyperscalern bis hin zu Startups genutzt werden.
• vLLM nutzt das breitere PyTorch-Ökosystem, um Innovationen zu beschleunigen und unterstützt heterogene Hardware sowie komplexe Parallelität.

Integration von PyTorch in vLLM

Die Integration zielt darauf ab, die Leistung zu steigern und neue Funktionen für die Benutzer freizuschalten. Dies umfasst die Optimierung und Unterstützung von Llama-Modellen sowie anderen offenen Modellen.

torch.compile

torch.compile ist ein Compiler, der PyTorch-Code optimiert und eine schnelle Leistung mit minimalem Aufwand für die Benutzer liefert. Die Verwendung von torch.compile durch vLLM hat zu signifikanten Geschwindigkeitssteigerungen geführt, die in Benchmarks zwischen 1,05x und 1,9x auf CUDA für beliebte Modelle wie Llama4, Qwen3 und Gemma3 liegen.

TorchAO

Die offizielle Unterstützung von TorchAO als Quantisierungslösung in vLLM bringt leistungsstarke Inferenzfähigkeiten mit verschiedenen Datentypen wie Int4, Int8 und FP8. Zukünftige Unterstützung für MXFP8 und NVFP4-Optimierungen ist ebenfalls in Planung, um die Hardwarekompatibilität zu erweitern.

FlexAttention

FlexAttention ist ein neuer Aufmerksamkeits-Backend, der Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Aufmerksamkeitsmuster zu definieren. Dies erleichtert die Unterstützung neuartiger Modellarchitekturen ohne umfangreiche Backend-Modifikationen.

Heterogene Hardware

Das PyTorch-Team hat mit verschiedenen Hardwareanbietern zusammengearbeitet, um eine solide Unterstützung für unterschiedliche Hardware-Backends zu bieten, einschließlich NVIDIA GPU, AMD GPU und Google TPU. Diese Zusammenarbeit hat die Unterstützung für heterogene Hardware erheblich vereinfacht.

Parallelismus

Bei Meta nutzen wir verschiedene Arten von Parallelismus in der Produktion. Der Pipeline-Parallelismus (PP) ist eine wichtige Art, die in vLLM implementiert ist. Das PyTorch-Team hat den PP mit einfacher torchrun-Unterstützung entwickelt und optimiert.

Ausblick: Was kommt als Nächstes?

Die Zusammenarbeit zwischen PyTorch und vLLM ist erst der Anfang. Zukünftige Entwicklungen konzentrieren sich auf:

1. Großskalige Modellinferenz, um sicherzustellen, dass vLLM effizient in Cloud-Angeboten läuft und die Schlüsselkapazitäten demonstriert.
2. Post-Training mit Reinforcement Learning, um die Inferenzzeit für LLMs und agentische Systeme zu optimieren.

Diese Fortschritte werden die Grundlage für Unternehmen bilden, die auf vLLM aufbauen möchten.

Fazit

Die vertiefte Integration von PyTorch und vLLM stellt einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung von KI-Anwendungen dar. Die Kombination aus leistungsstarker Hardwareunterstützung, optimierten Modellen und innovativen Ansätzen zur Inferenz wird die Zukunft der generativen KI maßgeblich beeinflussen.

Quellenliste:

• Quelle: PYTORCH AND VLLM DEEPEN INTEGRATION FOR EFFICIENT LLM INFERENCE
• PyTorch Foundation Expands
• Open Source DeepSeek Inference Engine
• Heterogeneous Hardware Support in vLLM
• Llama4 Day 0 Support on AMD