分析
この記事は、低並列シナリオにおけるvLLMのパフォーマンスボトルネックを掘り下げ、特にAMD Ryzen AI Max+ 395上でllama.cppと比較しています。 PyTorch Profilerの使用は、計算ホットスポットの詳細な調査を示唆しており、エッジ展開やリソース制約のある環境向けにvLLMを最適化する上で重要です。 この調査結果は、そのような設定でvLLMの効率を向上させるための将来の開発努力に役立つ可能性があります。
重要ポイント
参照
“前回の記事ではAMD Ryzen AI Max+ 395でgpt-oss-20bをllama.cppとvLLMで推論させたときの性能と精度を評価した。”