生成式人工智能（Gen AI）的迅猛發展，對大型語言模型（LLM）的部署提出了更高的性能、靈活性和效率要求。
無論部署在何種環境中，紅帽AI推理服務器都為用戶提供經過強化并獲得官方支持的vLLM發行版，配套智能LLM壓縮工具，以及在Hugging Face平臺上優化的模型倉庫。結合紅帽的企業級技術支持與靈活的第三方支持政策，為企業部署生成式AI應用提供強有力的支撐。
借助vLLM內核與先進并行技術，加速AI推理性能
紅帽AI推理服務器的核心是vLLM推理引擎。vLLM因其高吞吐量與內存效率優異而廣受認可，核心技術包括源自加州大學伯克利分校的PagedAttention（用于優化GPU內存管理）以及持續批處理（Continuous Batching），通常能帶來數倍于傳統推理方法的性能提升。該服務器還通常提供一個兼容OpenAI的API端點，便于快速集成。
為應對當前體量龐大、結構復雜的生成式AI模型，vLLM融合了多種先進的推理優化技術，包括：
張量并行（Tensor Parallelism，TP）：將單個模型層拆分并并行分布到同一節點內的多個GPU上執行，從而降低延遲并提升計算吞吐能力。
流水線并行（Pipeline Parallelism，PP）：將模型的不同層劃分為若干階段，分別部署在不同GPU或節點上，適用于單一多GPU節點也無法容納的超大模型。
專家并行（Expert Parallelism，EP）：針對混合專家（Mixture of Experts，MoE）模型進行專門優化，能夠高效處理其獨特的路由邏輯和計算資源分配。
數據并行（Data Parallelism，DP）：支持將不同的推理請求分發至多個vLLM實例。在進入MoE層時，各數據并行引擎協同工作，將專家模塊在所有數據并行與張量并行的工作器之間進行切分。此機制特別適用于如DeepSeek V3或Qwen3這類KV注意力頭較少的模型，可避免張量并行造成的KV緩存冗余，提升資源利用率與擴展能力。
量化（Quantization）：AI推理服務器內置的LLM Compressor提供統一的模型壓縮庫，支持權重+激活量化或僅權重量化，從而加速vLLM推理流程。vLLM同時提供自定義內核（如Marlin和Machete）以進一步提升量化模型的運行效率。
推測解碼（Speculative Decoding）：通過引入一個小型草稿模型預測多個未來token，主模型僅對其進行驗證或修正，從而顯著降低整體解碼延遲，提高推理吞吐量，同時保持生成質量不受影響。
值得一提的是，上述優化技術通常可靈活組合使用，例如節點間應用流水線并行、節點內應用張量并行，以適應復雜的硬件拓撲結構，在大規模推理場景中高效擴展LLM的計算能力。
通過容器化實現部署可移植性
紅帽AI推理服務器以標準容器鏡像形式交付，具備出色的部署靈活性。這種容器化交付方式是實現混合云環境下可移植性的核心，確保無論部署在紅帽OpenShift、紅帽企業Linux（RHEL）、非紅帽Kubernetes平臺，還是其他標準Linux系統上，均可提供一致的推理運行環境。它為在任意業務場景中部署大型語言模型（LLM）奠定了標準化、可預測的基礎，有效簡化了跨異構基礎設施的運維工作。
多加速器支持
紅帽AI推理服務器自設計之初便將多加速器支持作為核心能力，能夠無縫兼容多種硬件加速器，包括NVIDIA GPU、AMD GPU和Google TPU。通過構建統一的推理服務層，平臺有效屏蔽底層硬件差異，帶來極大的靈活性和優化空間。
這一能力讓用戶能夠：
優化性能與成本：根據模型特性、延遲要求和成本預算，在最適合的加速器上運行推理任務，實現更高性能和資源利用效率。
保障未來適應性：支持新一代加速器的無縫集成，無需修改基礎架構或應用代碼，確保平臺具備持續演進能力。
靈活擴展推理能力：可按需添加同類或異構加速器，輕松應對業務增長和模型復雜度提升。
降低廠商依賴：兼容多家加速器供應商，避免對單一硬件平臺的綁定，增強采購靈活性與成本控制能力。
簡化運維管理：在不同硬件上提供一致的管理接口，顯著降低推理服務在異構環境中的運維負擔。
憑借這一面向未來的架構設計，紅帽AI推理服務器不僅滿足當前生成式AI的高性能推理需求，也為企業構建可持續、可拓展的AI基礎設施奠定堅實基礎。
由紅帽內部Neural Magic專業技術驅動的模型優化
高效部署大型語言模型（LLM）通常需要模型優化。AI推理服務器集成了強大的LLM壓縮能力，利用已加入紅帽的Neural Magic的前沿優化技術。通過SparseGPT等業界領先的量化與稀疏化方法，壓縮器可在準確率幾乎無損的前提下大幅減小模型體積和計算負擔。這提升了推理速度與資源利用效率，顯著降低內存占用，使模型即使在GPU資源受限的系統中也能順暢運行。
通過優化的模型倉庫實現簡化訪問
為進一步簡化部署，AI推理服務器提供對一系列主流LLM（如Llama、Mistral和Granite系列）的優化模型倉庫訪問，托管于Hugging Face的紅帽AI頁面。
這些模型并非普通版本，而是經過集成壓縮技術專門優化，適配vLLM引擎的高性能推理。用戶可直接使用這些高效模型，大幅縮短部署時間，加快AI應用落地。
紅帽AI推理服務器技術概覽
vLLM架構旨在最大化LLM推理的吞吐量并最小化延遲，尤其適用于高并發、請求長度多樣的場景。核心組件EngineCore是專用推理引擎，負責前向計算調度、鍵值（KV）緩存管理以及多請求令牌的動態批處理。
EngineCore不僅降低了長上下文窗口管理的開銷，還能智能預處理或交錯處理短時延請求與長任務。這依賴于隊列調度機制與PagedAttention——一種為每個請求虛擬化KV緩存的新方法。其結果是更高的GPU內存利用率與更少的計算空閑時間。
作為接口適配器，EngineCoreClient負責連接API（如HTTP、gRPC等）并將請求轉發至EngineCore。多個EngineCoreClient可與一個或多個EngineCore通信，支持分布式或多節點部署。vLLM將請求處理與底層推理解耦，便于實施如多EngineCore負載均衡或根據需求擴展客戶端等策略。
該架構不僅便于集成多種服務接口，還支持可擴展的分布式部署。EngineCoreClient可在獨立進程中運行，通過網絡連接EngineCore，從而實現負載均衡并降低CPU負載。
紅帽AI推理服務器結合領先性能與靈活部署能力。其容器化特性賦予真正的混合云靈活性，支持在任意數據與應用所在環境中一致部署先進AI推理，打造企業AI負載的強大基礎。
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