DeepSeek 开源推理引擎是与 DeepSeek 模型相关的推理引擎，具有高效、灵活等特点。1) 发展背景：基于 vLLM 早期分支，针对 DeepSeek 模型进行定制化处理。2) 关键技术：包括 Multi-head Latent Attention 优化、数据并行注意力技术、多节点张量并行、块级 FP8 量化方案、近乎零开销的批调度器和多模态集成。3) 性能优势：输出吞吐率最高可达 7 倍提升，在多模态应用中性能最高可提升 4.5 倍。
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DeepSeek 开源推理引擎是与 DeepSeek 模型相关的推理引擎，具有高效、灵活等特点，以下是具体介绍：
- 发展背景：DeepSeek 是一家专注于人工智能研究和开发的公司，其发布的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 等模型在语言建模与推理等方面有出色表现。该引擎基于 vLLM 一年多前的一个早期分支，针对 DeepSeek 模型进行了大量定制化处理。但由于与内部基础设施紧密耦合，难以公开部署，所以 DeepSeek 决定与现有的开源项目合作，将可复用的组件模块化并作为独立的软件库贡献出来，共享设计改进和实现细节，以建立一个同步的生态系统。
- 关键技术
- Multi - head Latent Attention 优化：通过使用权重吸收重新排列计算步骤，降低解码过程中的冗余计算；开发 Triton 解码核优化方案，减少对 KV Cache 的内存访问需求；结合量化技术并开发 FP8 批量矩阵乘法算子，实现 MLA 高效的 FP8 推理；MLA 与 Mixture - of - Experts 模块兼容 CUDA Graph 和 Torch.compile，降低小批量推理延迟。
- 数据并行注意力技术：在 MLA 注意力机制中引入该技术，将不同类型的 batch 分配给各个数据并行工作单元，独立处理任务，在 MoE 层前后进行必要的同步操作，降低 KV Cache 的重复存储负担，支持更大批量请求的高效处理，可通过命令参数一键启用。
- 多节点张量并行：允许将超大规模模型跨多个 GPU 或节点进行参数分区部署，突破单节点内存瓶颈，用户可在集群环境中灵活配置，确保模型在高负载场景下保持高效推理和资源利用率。
- 块级 FP8 量化方案：在激活值量化方面，采用 E4M3 格式，并通过对每个 token 内 128 通道子向量进行在线 casting 实现动态缩放；在权重量化上，以 128×128 块为基本单元进行处理，确保量化后激活值的数值稳定性，有效捕捉权重分布特性，已在 DeepSeek V3 模型中默认启用。
- 近乎零开销的批调度器：调度器提前一批运行，在 GPU 执行当前任务的同时，同步准备好下一批所需的所有元数据，充分挖掘 GPU 的计算潜力，在 batch size 显著的情况下，提升了性能，在小模型和大规模张量并行场景下效果明显。
- 多模态集成：与国内外顶尖的多模态技术团队深度合作，支持通过 OpenAI 兼容的视觉 API 提供服务，能处理纯文本输入以及交错文本、图像和视频的混合输入，在三大计算机视觉场景中具有先进性能，为多模态应用奠定了坚实基础。
- 性能优势：通过一系列技术创新，在 DeepSeek 模型保持高精度的基础上，其输出吞吐率最高可达 7 倍提升，并在高并发和大规模部署场景中展现出卓越的性能和灵活性。在多模态应用中，相较于 HuggingFace/transformers 的原始实现，性能最高可提升 4.5 倍。
