本文探讨了 vLLM 如何高效支持 MiniMax-M1 的混合架构。我们将讨论该模型的独特功能、高效推理面临的挑战，以及在 vLLM 中实现的技术解决方案。

引言

人工智能的飞速发展催生了日益强大的大语言模型（LLM）。MiniMax-M1 是一款广受欢迎的开源大规模专家混合（MoE）推理模型，自发布以来备受关注。其创新的混合架构为大语言模型的未来指明了方向，在长上下文推理和复杂任务处理方面实现了突破。与此同时，vLLM 作为一个高性能的 LLM 推理与服务库，为 MiniMax-M1 提供了强有力的支持，使其高效部署成为可能。

MiniMax-M1 Benchmark Performance

  • 左图： 在数学、代码、软件工程、工具使用和长上下文理解等任务上，领先的商业模型和开源模型的基准比较。MiniMax-M1 在开源模型中处于领先地位。
  • 右图： 理论推理浮点运算次数（FLOPs）随 Token 长度的变化。与 DeepSeek R1 相比，MiniMax-M1 在生成 10 万 Token 序列时仅需其 25% 的 FLOPs。

使用 vLLM 部署 MiniMax-M1

我们推荐使用 vLLM 部署 MiniMax-M1 以获得最佳性能。我们的测试展示了以下主要优势：

  • 卓越的吞吐量
  • 高效智能的内存管理
  • 对批处理请求的强大支持
  • 深度优化的后端性能

模型下载

您可以从 Hugging Face 下载模型

# Install the Hugging Face Hub CLI
pip install -U huggingface-hub

# Download the MiniMax-M1-40k model
huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k
# For the 80k version, uncomment the following line:
# huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

部署

以下是使用 vLLM 和 Docker 快速部署 MiniMax-M1 的指南

# Set environment variables
IMAGE=vllm/vllm-openai:latest 
MODEL_DIR=<model storage path> 
NAME=MiniMaxImage 

# Docker run configuration
DOCKER_RUN_CMD="--network=host --privileged --ipc=host --ulimit memlock=-1 --rm --gpus all --ulimit stack=67108864"

# Start the container
sudo docker run -it \
    -v $MODEL_DIR:$MODEL_DIR \    
    --name $NAME \                
    $DOCKER_RUN_CMD \          
    $IMAGE /bin/bash    

# Launch MiniMax-M1 Service
export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
export VLLM_USE_V1=0
vllm serve \
--model <model storage path> \
--tensor-parallel-size 8 \
--trust-remote-code \
--quantization experts_int8  \
--max_model_len 4096 \
--dtype bfloat16

MiniMax-M1 混合架构亮点

专家混合（MoE）

MiniMax-M1 采用了专家混合（MoE）架构，总参数量达 4560 亿。在推理过程中，动态路由算法会根据输入 Token 的语义特征，激活一个稀疏的专家子集（约 459 亿参数，占总数的 10%）。这种稀疏激活由一个门控网络管理，该网络负责计算专家的选择概率。

这种方法显著提高了计算效率：在分类任务中，它最多可减少 90% 的计算成本，同时保持与稠密模型相当的准确率。

MoE vs. Dense Comparison
Isoflop 比较：MoE 与稠密模型在多个基准测试上的表现。两个模型都基于 1 万亿 Token 进行训练。灰色虚线表示两种模型达到相同性能所需的计算量差异。

Lightning Attention

Lightning Attention 通过引入线性化近似技术，解决了传统注意力机制的二次复杂度瓶颈。它借助动态内存分块和梯度近似，将 Softmax 注意力转换为矩阵乘法的线性组合。

在代码补全基准测试中，对于 10 万 Token 的序列，Lightning Attention 将内存使用量减少了 83%，推理延迟降低了 67%。

Lightning Attention Algorithm
Lightning Attention 算法概述，该算法可减少长序列的内存使用和延迟。

高效计算与激活策略

得益于其混合架构，MiniMax-M1 实现了高效计算和可扩展的推理。Lightning Attention 机制显著提升了运行时性能，而稀疏专家激活策略则避免了不必要的计算。这使得在有限的硬件资源下也能实现强大的性能。

要了解更多关于 MiniMax-M1 的信息，请参阅这篇论文。

使用 vLLM 实现高效推理

先进的内存管理

vLLM 引入了 PagedAttention 技术，以更高效地管理注意力键值缓存（KV Cache）。vLLM 将 KV 缓存划分为多个内存页，而不是连续存储，从而大大减少了内存碎片和过度分配。这使得 vLLM 能够将内存浪费降至 4% 以下，而传统方法则高达 60%-80%。

对于像 MiniMax-M1 这样支持超长上下文的模型来说，这种高效的内存处理至关重要，它能确保推理过程平稳稳定，避免内存瓶颈。

深度的核函数级别优化

vLLM 集成了广泛的 CUDA 核函数优化，包括与 FlashAttention、FlashInfer 的集成，并支持 GPTQ、AWQ、INT4、INT8 和 FP8 等量化格式。

这些增强功能进一步提升了 MiniMax-M1 推理的底层计算效率。量化以极小的精度损失降低了内存和计算开销，而 FlashAttention 则加速了注意力计算本身——从而在实际应用中显著加快了推理速度。

vLLM 中的 Lightning Attention

作为一种前沿的注意力机制，Lightning Attention 在 vLLM 中通过 Triton 实现，利用了其灵活性和高性能计算特性。一个基于 Triton 的执行框架全面支持 Lightning Attention 的核心计算逻辑，使其能够在 vLLM 生态系统内无缝集成和部署。

未来工作

展望未来，vLLM 社区正在积极探索对混合架构的进一步优化。值得注意的是，混合内存分配器的开发有望实现更高效的内存管理，以满足像 MiniMax-M1 这类模型的独特需求。

此外，我们计划全面支持 vLLM v1，预计将混合模型架构迁移到 v1 框架中。这些进展有望释放更多性能提升，并为未来的发展提供更坚实的基础。

结论

MiniMax-M1 的混合架构为下一代大语言模型铺平了道路，在长上下文推理和复杂任务处理方面提供了强大的能力。vLLM 则通过高度优化的内存处理、强大的批处理请求管理和深度调优的后端性能对其进行了补充。

MiniMax-M1 和 vLLM 的结合为高效、可扩展的人工智能应用奠定了坚实的基础。随着生态系统的发展，我们期待这种协同作用将在代码生成、文档分析和对话式人工智能等广泛用例中，催生出更智能、响应更快、能力更强的解决方案。

致谢

我们衷心感谢 vLLM 社区提供的宝贵支持与合作。我们特别感谢 Tyler Michael Smith、Simon Mo、Cyrus Leung、Roger Wang、Zifeng Mo 和 Kaichao You 做出的重要贡献。我们同样感谢 MiniMax 工程团队的努力，特别是 Gangying Qing、Jun Qing 和 Jiaren Cai，他们的奉献使这项工作成为可能。