vLLM, v0.18.1 릴리즈: 성능 및 안정성 개선
vLLM 프로젝트가 v0.18.1 패치 릴리즈를 통해 성능 최적화와 버그 수정을 완료했습니다. 이번 업데이트는 특히 SM100 MLA 프리필 백엔드 변경 및 딥젬(DeepGemm) 정확도 문제 해결에 중점을 두었습니다.
팩트vLLM 프로젝트가 v0.18.1 버전을 출시했습니다. 이번 릴리즈는 이전 버전인 v0.18.0에 대한 패치로, 몇 가지 중요한 이슈를 해결하는 데 초점을 맞추었습니다.
주장이번 v0.18.1 릴리즈는 vLLM의 성능과 안정성을 한 단계 끌어올릴 것으로 기대됩니다. 특히 SM100 MLA 프리필 백엔드를 TRT-LLM으로 되돌린 결정은 특정 하드웨어 환경에서의 성능 최적화를 위한 전략적인 선택으로 분석됩니다.
팩트주요 변경 사항으로는 SM100 MLA 프리필 백엔드를 TRT-LLM으로 재변경(이슈 #38562)했으며, Python 3.10 이하 버전에서 standalone_compile.FakeTensorMode의 mock.patch 해상도 실패 문제를 수정(이슈 #37158)했습니다.
팩트또한, Renormalize 라우팅을 위한 모놀리식 TRTLLM MoE 기능을 비활성화(이슈 #37605)했으며, 도커 빌드 시 누락된 FlashInfer 헤더를 사전 다운로드하도록 개선(이슈 #38391)했습니다.
팩트마지막으로, 블랙웰(Blackwell) 아키텍처에서 Qwen3.5 FP8에 대한 딥젬(DeepGemm) E8M0 정확도 저하 문제를 해결(이슈 #38083)하여 모델의 신뢰성을 높였습니다.
교차검증이번 릴리즈는 특정 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서의 문제를 해결하는 데 집중하고 있어, 모든 사용자에게 동일한 수준의 성능 향상을 제공하지는 않을 수 있습니다. 특히 Python 버전 호환성 문제는 이전 버전 사용자에게 영향을 줄 수 있습니다.
출처프로젝트 GitHub 저장소: https://github.com/vllm-project/vLLM/releases/tag/v0.18.1
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