afd-plugin

把注意力和FFN拆开跑,让vLLM推理更高效

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 61 🐛 待处理 29
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 242
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无官网定价信息

项目预览

afd-plugin 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队vllm-project
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无官网定价信息
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 242
上线时间2026-05-14 00:00:00
代码更新2026-10-27
仓库体积47.1 MB
本站数据更新2026-10-28
维护状态活跃
收录时间2026-10-28
浏览次数0

项目介绍

afd-plugin 是 vLLM 的插件,用于支持 attention-FFN 分离(attention-ffn disaggregation)推理架构。它把 Transformer 中的注意力计算与前馈网络(FFN)拆到不同进程或设备上执行,让两段计算可以独立调度、并行流水,从而提升大模型推理的吞吐与资源利用率。插件以 Python 实现,挂载到 vLLM 推理流程中,核心能力包括:按层拆分 attention 与 FFN 的执行边界、在分离部署下组织跨进程的数据传递与同步、复用 vLLM 的调度与 KV Cache 机制,并尽量保持对上层接口的透明。它面向需要精细编排算力、追求更高推理效率的部署场景,适合研究分离式推理与异构资源调度的团队。项目处于早期阶段,星标数约 242,接口与实现仍在演进。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-28 · 当前星标 ★ 242

核心亮点

  • 将 attention 与 FFN 解耦执行,支持两段计算独立调度与流水并行
  • 以插件形式接入 vLLM,尽量不侵入原有推理主流程
  • 复用 vLLM 的调度与 KV Cache 机制,降低改造门槛

不足之处

  • 早期项目,接口与实现仍在演进,稳定性待验证
  • 文档与示例相对有限,上手需要熟悉 vLLM 内部结构
  • 分离部署带来跨进程通信开销,收益依赖具体负载与硬件

适用场景

  • 大模型推理服务中拆分 attention 与 FFN 以提升吞吐
  • 异构 GPU 或混合算力环境下的推理资源编排
  • 分离式推理架构的研究与实验验证

替代项目

vLLM、SGLang、TensorRT-LLM

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