vLLM中低并行推理性能提升的尝试

本文深入研究了vLLM在低并行场景下的性能瓶颈，特别是将其与AMD Ryzen AI Max+ 395上的llama.cpp进行了比较。 使用PyTorch Profiler表明对计算热点进行了详细调查，这对于优化vLLM以进行边缘部署或资源受限环境至关重要。 这些发现可以为未来改进vLLM在此类设置中的效率的开发工作提供信息。

• •在低并行请求中，vLLM的性能明显低于llama.cpp。
• •使用PyTorch Profiler来识别vLLM中的性能瓶颈。
• •该调查的重点是优化vLLM以适应资源受限的环境。