xLLM – 京東開源的智能推理框架

xLLM：京東開源的國(guó)產(chǎn)芯片智能推理利器

在人工智能飛速發(fā)展的浪潮中，高效的推理能力是推動(dòng)大模型落地應(yīng)用的關(guān)鍵。京東開源的xLLM，正是這樣一款專為國(guó)產(chǎn)芯片量身打造的高性能智能推理框架，它以前沿的“服務(wù)-引擎”分離架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了端云一體的靈活部署，為大模型的規(guī)模化應(yīng)用注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。

xLLM的核心設(shè)計(jì)理念在于將復(fù)雜的服務(wù)調(diào)度與精密的運(yùn)算優(yōu)化徹底解耦。其服務(wù)層肩負(fù)著請(qǐng)求的智能調(diào)度與嚴(yán)密的容錯(cuò)機(jī)制，確保了系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行；而引擎層則專注于極致的運(yùn)算性能挖掘，通過多流并行、圖融合、動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡等一系列先進(jìn)技術(shù)，將模型推理的效率推向新的高度。無(wú)論是處理海量的大模型，還是應(yīng)對(duì)復(fù)雜的多模態(tài)場(chǎng)景，亦或是驅(qū)動(dòng)生成式推薦，xLLM都能提供卓越的性能表現(xiàn)，顯著降低推理成本，有力支撐智能客服、實(shí)時(shí)推薦、內(nèi)容生成等多樣化業(yè)務(wù)的快速落地，尤其是在推動(dòng)大語(yǔ)言模型在國(guó)產(chǎn)芯片上的普及應(yīng)用方面，xLLM扮演著至關(guān)重要的角色。

xLLM的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

• 全流程流水線執(zhí)行編排：xLLM通過在框架層實(shí)現(xiàn)異步解耦調(diào)度，模型圖層計(jì)算與通信的異步并行，以及算子內(nèi)核層的深度流水線優(yōu)化，構(gòu)建了高效的多層流水線執(zhí)行體系。這一體系能夠最大限度地減少計(jì)算過程中的空閑等待，從而大幅提升整體推理效率。
• 動(dòng)態(tài)Shape下的圖執(zhí)行優(yōu)化：面對(duì)輸入數(shù)據(jù)尺寸的動(dòng)態(tài)變化，xLLM運(yùn)用參數(shù)化與多圖緩存策略，實(shí)現(xiàn)了出色的動(dòng)態(tài)尺寸適配能力。結(jié)合可控的顯存池管理與自定義算子集成，xLLM在保持靜態(tài)圖靈活性的同時(shí)，也保障了顯存的安全復(fù)用，顯著優(yōu)化了動(dòng)態(tài)輸入場(chǎng)景下的處理性能。
• MoE算子深度優(yōu)化：針對(duì)混合專家模型（MoE），xLLM特別優(yōu)化了GroupMatmul和Chunked Prefill算子。前者顯著提升了計(jì)算效率，后者則增強(qiáng)了處理長(zhǎng)序列輸入的性能，共同為MoE模型的推理表現(xiàn)增添了強(qiáng)勁動(dòng)力。
• 極致顯存利用優(yōu)化：xLLM巧妙地結(jié)合了離散物理內(nèi)存與連續(xù)虛擬內(nèi)存的映射管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存空間的按需分配與智能調(diào)度。通過對(duì)內(nèi)存頁(yè)的復(fù)用管理，xLLM有效減少了內(nèi)存碎片和分配延遲，并能適配國(guó)產(chǎn)芯片的算子特性，從而大幅提升顯存的利用效率。
• 全局多級(jí)KV Cache管理：xLLM構(gòu)建了一個(gè)以KV Cache為核心的分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了多級(jí)緩存的智能卸載與預(yù)取。同時(shí)，它還優(yōu)化了多節(jié)點(diǎn)間KV數(shù)據(jù)的智能傳輸路由，進(jìn)一步提升了緩存的命中率和數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼w性能。
• 精妙算法優(yōu)化策略：通過引入投機(jī)推理優(yōu)化和MoE專家動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡機(jī)制，xLLM得以實(shí)現(xiàn)高效的多核并行處理。它能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整專家節(jié)點(diǎn)的分布，從而優(yōu)化算法性能，顯著提升推理吞吐量和系統(tǒng)的負(fù)載均衡能力。

xLLM的上手指南

• 環(huán)境就緒：
  • 獲取運(yùn)行鏡像：請(qǐng)根據(jù)您使用的硬件設(shè)備（如A2、A3等）以及系統(tǒng)架構(gòu)（x86或arm），精確選擇相應(yīng)的Docker鏡像。例如，若您使用的是A2設(shè)備（x86架構(gòu)），可下載xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86鏡像。若下載受阻，您還可以嘗試使用備用源quay.io/jd_xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86。
  • 容器創(chuàng)建與配置：在啟動(dòng)容器時(shí)，務(wù)必掛載所有必要的設(shè)備文件（例如/dev/davinci0、/dev/davinci_manager等），以及模型文件和驅(qū)動(dòng)所在的目錄，以確保容器能夠完全訪問硬件資源和數(shù)據(jù)。
• 編譯安裝步驟：
  • 安裝必要依賴：
    • 克隆代碼庫(kù)：進(jìn)入容器后，首先克隆xLLM的官方代碼倉(cāng)庫(kù)，并初始化相關(guān)的子模塊。
    • 配置vcpkg環(huán)境：若鏡像中未預(yù)裝vcpkg，請(qǐng)手動(dòng)克隆vcpkg倉(cāng)庫(kù)，并設(shè)置VCPKG_ROOT環(huán)境變量指向vcpkg的安裝路徑。
    • 安裝Python依賴：建議使用清華大學(xué)的Python鏡像源來安裝xLLM所需的Python庫(kù)，并升級(jí)setuptools和wheel至最新版本。
  • 執(zhí)行編譯：
    • 生成可執(zhí)行文件：執(zhí)行編譯命令，生成xLLM的可執(zhí)行文件。默認(rèn)編譯目標(biāo)為A2設(shè)備。若需針對(duì)其他設(shè)備（如A3或MLU）進(jìn)行編譯，請(qǐng)通過添加相應(yīng)參數(shù)指定設(shè)備類型。
    • 生成whl包：如需生成Python的.whl安裝包，請(qǐng)執(zhí)行指定的編譯命令。生成的安裝包將位于dist/目錄下。
• 模型加載流程：
  • 模型文件準(zhǔn)備：將您的模型文件妥善放置在容器可訪問的路徑下，例如/mnt/cfs/9n-das-admin/llm_models。
  • 模型加載操作：利用xLLM提供的接口來加載模型。模型加載完成后，即可立即投入推理任務(wù)。
• 推理調(diào)用實(shí)踐：通過xLLM提供的推理接口，輸入您的文本或其他數(shù)據(jù)，即可快速獲取推理結(jié)果。接口會(huì)根據(jù)已加載的模型進(jìn)行高效計(jì)算，并返回最終的分析結(jié)果。

xLLM的項(xiàng)目鏈接

• 官方文檔：https://xllm.readthedocs.io/
• GitHub主頁(yè)：https://github.com/jd-opensource

xLLM賦能的廣泛應(yīng)用

• 智能客戶服務(wù)：實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶疑問的即時(shí)、精準(zhǔn)響應(yīng)，提供詳實(shí)解答與可行建議，從而顯著提升客戶滿意度和整體客服效率。
• 實(shí)時(shí)個(gè)性化推薦：深度挖掘用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)生成高度個(gè)性化的推薦內(nèi)容，有效提升用戶粘性和轉(zhuǎn)化率。
• 高質(zhì)量?jī)?nèi)容創(chuàng)作：xLLM具備生成優(yōu)質(zhì)文本內(nèi)容的能力，覆蓋新聞報(bào)道、深度文章、創(chuàng)意文案等多種形式，為內(nèi)容創(chuàng)作者提供強(qiáng)大支持。
• 多模態(tài)智能應(yīng)用：支持處理文本與圖像等多種模態(tài)信息，能夠勝任圖像描述生成、視覺問答等前沿應(yīng)用場(chǎng)景。
• 創(chuàng)新生成式推薦：融合先進(jìn)的生成式技術(shù)，為用戶提供更加豐富、更具吸引力的個(gè)性化推薦體驗(yàn)，全面升級(jí)用戶互動(dòng)感受。