vllm-ascend：为Ascend NPU提供无缝支持的AI模型插件

vllm-ascend：为Ascend NPU提供无缝支持的AI模型插件

vllm-ascend Community maintained hardware plugin for vLLM on Ascend 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vl/vllm-ascend

项目介绍

vLLM Ascend 插件（vllm-ascend）是一款由社区维护的开源后端插件，旨在让vLLM——一款流行的语言模型框架——在华为Ascend NPU上实现无缝运行。vLLM Ascend 插件遵循硬件可插拔原则，提供了灵活且强大的性能，使得Ascend NPU用户能够轻松接入并运行复杂的语言模型。

项目技术分析

vLLM Ascend 插件的核心技术优势在于其对Ascend NPU硬件的高效适配。它通过以下技术要点实现：

• 硬件兼容性：支持Atlas 800I A2 Inference系列和Atlas A2 Training系列硬件。
• 操作系统支持：可在Linux操作系统上运行。
• 软件兼容性：与Python 3.9及以上版本、CANN 8.0.RC2及以上版本、PyTorch 2.5.1及以上版本兼容。
• 持续集成：通过昇腾CI进行持续的质量监控和看护，确保稳定性和可靠性。

该插件的架构设计考虑了硬件可插拔性，使其在支持新型Ascend硬件时能够快速适配。

项目及技术应用场景

vLLM Ascend 插件主要应用于深度学习和自然语言处理领域，特别是在以下场景中表现出色：

• 大规模语言模型训练与推理：支持类Transformer、混合专家(MOE)、嵌入和多模态等大型语言模型在Ascend NPU上的高效训练与推理。
• AI研究：为研究机构提供一套易于使用的工具，加速AI技术在Ascend NPU上的研究和应用。
• 企业级AI部署：帮助企业部署基于Ascend NPU的AI解决方案，提升数据处理能力和智能决策水平。

项目特点

高度集成

vLLM Ascend 插件与vLLM框架深度集成，用户可以轻松安装和使用，无需复杂的配置过程。

性能优化

针对Ascend NPU架构进行了深度优化，确保语言模型在硬件上运行时获得最佳性能。

灵活扩展

插件遵循开放的设计原则，支持硬件可插拔性，使得在新型硬件支持时能够快速迭代和扩展。

社区支持

拥有活跃的社区支持，用户可以在用户论坛上交流使用经验，共同推进项目的发展。

开源许可

vLLM Ascend 插件遵循Apache许可2.0，保障了用户和开发者的权益。

vLLM Ascend 插件为Ascend NPU用户打开了一个新的可能性，使得高性能的AI模型能够在这一平台上得到广泛应用。无论是研究还是商业部署，vLLM Ascend 插件都提供了强大的支持，是值得关注的开源项目。

vllm-ascend Community maintained hardware plugin for vLLM on Ascend 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vl/vllm-ascend