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做网站从哪里做,公司名查询是否被注册公司,企业网站设计策划案,那个网站可以做数学题赚钱vLLM 0.11.0 发布#xff1a;全面移除 V0 引擎#xff0c;性能与多模态支持再升级 在大模型推理系统持续演进的今天#xff0c;架构统一和效率提升已成为决定技术落地成败的关键。vLLM 0.11.0 的发布正是这一趋势下的里程碑式突破——V0 推理引擎正式退出历史舞台#xff…vLLM 0.11.0 发布全面移除 V0 引擎性能与多模态支持再升级在大模型推理系统持续演进的今天架构统一和效率提升已成为决定技术落地成败的关键。vLLM 0.11.0 的发布正是这一趋势下的里程碑式突破——V0 推理引擎正式退出历史舞台V1 架构成为唯一核心执行路径。这不仅是一次简单的版本迭代更是一场深度重构的技术跃迁。本次更新包含538 次提交由来自全球的207 名贡献者其中65 名为新加入成员共同完成展现了开源社区强大的协同创新能力。随着 AI 应用场景日益复杂推理系统不再只是“跑得快”就够了。它需要更强的可维护性、更高的资源利用率、更广的硬件适配能力以及对多模态、工具调用等新兴范式的原生支持。vLLM 0.11.0 正是在这些维度上实现了全面进化。彻底告别 V0迈向统一架构的新时代过去vLLM 同时维护着 V0 和 V1 两套推理引擎这种双轨制虽然保障了兼容性过渡但也带来了显著的技术债务代码冗余、逻辑分支复杂、调试困难、潜在 Bug 隐患频发。现在这一切终于画上了句号。从 vLLM 0.11.0 开始以下组件已被永久移除AsyncLLMEngine、LLMEngine、MQLLMEngine等旧调度器所有与 V0 相关的注意力后端实现多模态处理中专用于 V0 的元数据接口LoRA 动态加载中的 V0 分支逻辑这意味着整个项目减少了约15% 的代码量更重要的是执行路径完全收敛至 V1 引擎消除了因双引擎并行导致的状态不一致问题。迁移提示所有依赖旧版 API 的服务必须尽快迁移到新的LLM类接口。例如pythonfrom vllm import LLM, SamplingParamsllm LLM(model”qwen3-vl”)原AsyncLLMEngine已不可用强行调用将抛出异常。此举看似“激进”实则是为未来铺路。一个清晰、单一的核心架构才能支撑起更复杂的优化策略和更快的功能迭代节奏。性能飞跃默认启用 FULL_AND_PIECEWISE CUDA Graph 模式如果说架构统一是“减负”那么性能优化就是“增效”。vLLM 0.11.0 在底层计算图层面进行了关键升级——默认 CUDA graph 模式改为FULL_AND_PIECEWISE。此前系统采用PIECEWISE模式即分段捕获 kernel 调用以提高灵活性。但在 MoEMixture of Experts或长序列生成等场景下频繁的启动开销限制了吞吐上限。新引入的FULL_AND_PIECEWISE模式结合了两种优势全图捕获Full Capture一次性记录完整的前向流程最大化 GPU 利用率自动回退机制对于不支持全图模式的模型如部分编码器-解码器结构自动切换回PIECEWISE该模式已在 Qwen3-Next、DeepSeek-V3.2 等复杂模型上验证最高实现 18% 的吞吐提升且无需用户手动配置。# 默认行为已变更无需显式设置 llm LLM( modelqwen3-next, # cudagraph_modeFULL_AND_PIECEWISE # ← now default )这对于生产环境尤为关键开发者不再需要为了极致性能而深入理解底层细节系统会自动选择最优路径。支持更多前沿模型覆盖文本、视觉、音频与工具链vLLM 不再只是一个“语言模型加速器”而是逐步演变为通用生成式 AI 推理平台。本版本新增对多个重量级模型系列的原生支持。新增主流模型架构模型系列特性亮点DeepSeek-V3.2-Exp完整支持其 MoE 结构与动态路由机制Qwen3-VL / Qwen3-Next支持图文对话、视频理解等多种交互模式OLMo3首次集成 Allen Institute 开源大模型LongCat-Flash超长上下文高效处理适用于日志分析、法律文档等场景Ling2.0多语言理解能力增强尤其在低资源语种表现突出CWM中文写作专项优化适配创作类应用这些支持并非简单“能跑”而是经过针对性调优确保推理稳定性与性能达标。多模态能力强化✅RADIO 编码器集成#24595提升跨模态表示学习能力✅纯编码器模型支持#25174Transformers 后端现已兼容 BERT、RoBERTa 等经典结构✅视觉编码器启用数据并行InternVL、Qwen2-VL、Qwen3-VL 均可在多卡环境下并行处理图像输入工具调用与结构化输出现代 AI 应用越来越依赖函数调用能力。vLLM 0.11.0 加强了对此类场景的支持Qwen3-Coder 支持 XML 解析器#25028Hermes 风格工具 token 处理#25281SeedOSS Reason Parser 集成#24263LongCat-Flash 支持工具调用#24083这意味着你可以直接构建具备“思考行动”能力的应用比如自动调用数据库查询、执行 Python 代码片段、控制机器人动作等。V1 引擎深度进化不只是快更要稳、要省当 V1 成为唯一引擎后团队得以集中精力对其进行全方位打磨。这次升级不仅仅是性能数字的提升更是工程层面的系统性优化。KV 缓存卸载应对显存瓶颈的利器在高并发或多轮对话场景中KV 缓存极易耗尽 GPU 显存。为此vLLM 引入了基于 LRU 策略的 CPU 卸载机制--enable-kv-offload --kv-offload-cpu-lru-size2GB这项功能允许将不活跃请求的 KV 缓存临时转移到主机内存待其重新激活时再按需加载回 GPU。相比静态预留方案LRU 策略更具弹性尤其适合批处理或离线推理任务。背后的设计也颇具巧思卸载逻辑被抽象为CPUOffloadingSpec接口#24251便于未来扩展至 NVMe 或分布式存储KV 连接器支持跨节点传输指标#22188为后续分布式缓存打下基础这不仅是“救急”手段更是通向更大规模服务的基础设施准备。Prompt Embedding 输入支持避免重复编码许多高级用例中用户希望直接传入预计算的嵌入向量如检索增强生成 RAG 中的 query embedding。以往做法是将其转换为 token ID 再输入模型造成不必要的编码开销。现在通过 PR #24278vLLM 支持直接传入prompt_embeddingoutputs llm.generate( prompt_token_idsNone, prompt_embeddingprompt_embeds, # shape: [seq_len, hidden_size] sampling_paramssampling_params )这不仅能节省计算资源还能避免因 tokenizer 不匹配导致的语义偏差特别适用于跨模型 pipeline 场景。FlexAttention 与 RoPE 加速编译级优化登场底层算子的微小改进往往带来巨大的整体收益。vLLM 0.11.0 在注意力机制层面做了多项深度优化✅FlexAttention 滑动窗口支持#24089适配 HuggingFace 新推出的灵活注意力机制提升长文本建模效率✅融合 Q/K 的 RoPE 计算#24511, #25005减少冗余旋转操作性能提升11%✅FlashInfer RoPE 内核加速#21126速度提升达2 倍✅torch.compile 集成 CUDAGraph Inductor 分区#24281进一步释放编译优化潜力这些改动大多发生在“看不见的地方”但它们共同构成了高性能推理的基石。分片状态加载与 LoRA 权重优化超大规模模型部署常面临内存峰值过高问题。PR #25308 引入分片状态加载机制允许将模型参数分块读取降低初始化阶段的内存压力。同时LoRA 微调支持也更加成熟LoRA 权重加载速度显著提升#25403新增weight_loader_v2接口#23036支持更复杂的自定义加载逻辑自动跳过未量化模块的 LoRA 加载#25455避免无效操作这对企业级定制化部署意义重大既能快速切换专家模型又能控制资源消耗。全平台硬件支持不止于 NVIDIAvLLM 正在走出“NVIDIA Only”的局限向真正的异构计算平台迈进。 NVIDIA继续领跑FP8 支持 FlashInfer MLA 解码#24705Blackwell/Hopper 架构上 BF16 MoE 专家并行优化#25503DeepGEMM 默认启用吞吐提升5.5%#24462, #24783尤其是 DeepGEMM 的默认开启标志着 vLLM 开始充分利用新一代 GPU 的专用矩阵单元Tensor Cores进一步拉大性能差距。 AMD ROCm稳步前进支持 ROCm 7.0#25178GLM-4.5 在 MI300X 上启用 Triton MoE 调优配置#25703修复 aiter MHA FP8 等关键问题#24991尽管生态仍不及 CUDA 成熟但 ROCm 支持的持续完善为企业提供了更多元的选择空间。 Intel XPU悄然发力Whisper 模型支持 XPU#25123修复 MoE 数据并行精度问题#25465统一 KV 缓存布局#24745Intel 平台虽非主流但在特定边缘场景如本地语音转录中具备成本优势。vLLM 的支持使其也能享受高效的推理体验。 RISC-V 与 ARM拥抱开放生态添加 RISC-V 64 位支持#22112支持非 x86 ARM CPU#25166ARM 平台启用 4-bit 融合 MoE#23809这是面向未来的布局。随着 RISC-V 在嵌入式 AI 领域的崛起提前建立支持体系将有助于抢占新兴市场。生产级服务能力高吞吐、低延迟、易运维vLLM 已不仅是研究工具更是企业构建 AI 服务的核心基础设施。因此本版本在分布式推理、负载均衡、监控等方面做了大量增强。双批次重叠DBO计算与通信零等待PR #23693 引入 DBODouble Batch Overlap机制实现预填充prefill与解码decode阶段的计算与通信重叠在 DeepEPDeep Expert Parallelism架构中显著提升吞吐尤其适用于长 prompt 多轮生成场景实测长序列生成效率提升明显这类似于流水线中的“指令级并行”让 GPU 几乎始终处于忙碌状态。EPLB专家并行负载均衡MoE 模型的核心挑战之一是专家分配不均。某些专家可能被频繁调用成为性能瓶颈。vLLM 0.11.0 引入Expert Parallel Load BalancingEPLB#23078, #22842支持 Hunyuan-V1、Mixtral 等主流 MoE 模型提供静态分配策略#23745便于预测性调度推理开销降低40%#24573通过更智能的路由策略系统能动态平衡各专家的负载避免“热点”问题。分布式启动与部署友好性支持torchrun外部启动器#24899与 PyTorch 生态无缝对接Ray placement groups 支持#25026便于资源隔离与弹性扩缩容Triton DP/EP 内核优化#24588提升多节点协同效率这些改进让 vLLM 更容易集成到现有 MLOps 流程中无论是 Kubernetes 还是 Ray Serve都能顺畅运行。量化全面进化FP8、W4A8、CompressedTensors 三箭齐发低精度推理是降低成本的关键路径。vLLM 0.11.0 在量化领域取得重大进展。FP8迈向极致效率支持每 token 组量化#24342利用硬件指令加速 float→fp8_e4m3 转换#24757torch.compile 支持 FP8 KV 缓存#22758分页注意力支持 FP8 更新#22222FP8 不仅降低显存占用还提升了带宽利用率。配合新一代 GPU 的张量核心推理速度可大幅提升。W4A8 与 NVFP4兼顾精度与性能W4A8 预处理时间加速#23972NVFP4 支持 Gemma3、Llama 3.1 405B 等稠密模型#22771, #25135W4A84-bit weights 8-bit activations是一种实用主义选择在保持较高精度的同时大幅压缩模型体积。NVFP4 则是 NVIDIA 专属格式针对其硬件做了深度优化。CompressedTensors结构化稀疏与块状量化支持 MoE 模型的块状 FP8 量化#25219重构密集 FP8 张量工具链#21404CompressedTensors 是一种新兴的压缩格式标准支持混合精度、稀疏结构、分组量化等高级特性。vLLM 的集成意味着它可以处理更复杂的量化模型而不局限于简单的 GPTQ/AWQ。API 与前端OpenAI 兼容性再升级作为生产级推理网关vLLM 必须提供稳定、直观、兼容性强的 API。OpenAI 接口增强支持返回所有 prompt 的 logprobs#24956logprobs-1表示返回完整词表概率分布#25031流式响应支持推理事件通知#24938引擎宕机时/health返回503#24897这些细节看似微小却极大提升了系统的可观测性和调试便利性。多模态输入标准化Media UUID 缓存机制#23950避免重复加载相同媒体资源图片路径支持path字段#25081简化本地文件引用EVS 视频 token 剪枝#22980减少冗余计算输入接口的规范化使得客户端开发更加简洁可靠。CLI 与日志改进CLI 支持--enable-logging开关#25610--help输出更清晰、结构化#24903命令行工具不再是“附属品”而是成为调试和部署的重要入口。安全与依赖更新稳健前行任何生产系统都不能忽视安全与依赖管理。安全修复修复 GHSA-wr9h-g72x-mwhmCVE 关联漏洞该漏洞涉及恶意 payload 导致的资源耗尽风险已在新版中彻底解决。核心依赖升级组件新版本说明PyTorch2.8 (CPU)#25652FlashInfer0.3.1#24470CUDA13#24599ROCm7.0#25178⚠️ 构建要求全局强制使用 C17#24823依赖更新确保了与最新工具链的兼容性也为未来功能预留了空间。结语从推理加速器到智能基础设施vLLM 0.11.0 的发布标志着它已经超越了“单纯提速”的范畴成长为一个集高性能、高可用、多功能于一体的 AI 推理基础设施。它不再只是一个库而是一个可以支撑企业级 AI 应用的服务底座。无论你是要部署一个多语言客服机器人、一个视觉问答系统还是一个自动化编程助手vLLM 都能提供从模型加载、批处理调度、量化压缩到多模态交互的完整解决方案。更重要的是它的架构越来越清晰社区越来越活跃生态越来越健全。这种“统一、高效、智能”的发展方向正是大模型时代所需要的。如果你还在用传统方式部署大模型不妨试试 vLLM 0.11.0。也许你会发现那个曾经让你头疼的“推理瓶颈”其实早已有了更好的答案。立即体验最新特性 GitHub Release v0.11.0欢迎加入 vLLM 社区共同推动大模型推理技术的发展创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考