tiny-vllm: C++とCUDAで高性能なLLM推論エンジンを自作するチュートリアル

概要

vLLMの設計思想を最小構成で再現し、Llama 3.2を対象とした高性能な推論エンジンをC++とCUDAでスクラッチから構築するための包括的な学習リソース。

詳細内容

このプロジェクトは、vLLMの「弟分」として、高性能なLLM推論エンジンをC++とCUDAでゼロから実装するプロセスを解説したリポジトリです。Llama 3.2 1B Instructモデルを対象とし、Safetensors形式の重み読み込み、BFloat16による数値表現の理解、GPUメモリ管理といった基礎から、RMSNorm、RoPE、Grouped-Query Attention（GQA）といったLLM固有の演算、さらにはPagedAttentionや連続バッチング（Continuous Batching）といった高度な最適化手法までを網羅しています。特に、cuBLASにおける行列演算の転置トリックや、並列リダクションを用いたカスタムカーネルの実装など、低レイヤの最適化に関する詳細な数学的・技術的解説が含まれているのが特徴です。

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