DashInfer-VLM是一款专为视觉多模态大模型（VL）推理设计的高性能服务架构。核心特性分离式架构：DashInfer-VLM采用创新的分离式架构，将Vision Encoder（视觉编码器）和LLM（大语言模型）完全分离，两者可并行运行，甚至部署在不同设备上。这种架构使得视觉编码与文本生成独立进行，互不干扰，从而提升了推理效率。接口优化：DashInfer-VLM提供专用接口处理Vision Encoder数据，确保数据能够精准覆盖嵌入到LLM的正确位置，实现高效整合。缓存加速：支持ViT的内存缓存，在多轮对话中无需重复计算图片特征，进一步提升响应速度。同时，支持LLM的Prefix Cache和多模态Prefix Cache，加速多模态对话生成。性能优势高吞吐量与低延迟：在独立文本生成请求中，DashInfer-VLM的Qwen2-VL 2B和7B模型的QPS（每秒查询数）分别是vLLM的1.89倍和2.73倍。在多轮对话中，DashInfer-VLM的延迟显著降低，吞吐量显著提升。多模态任务处理能力：DashInfer-VLM特别优化了Qwen2-VL等模型的推理体验，在复杂多模态任务（如视频分析、多图任务等）中表现出色。适用场景复杂多模态任务：如视频分析、多图任务等，DashInfer-VLM的ViT和LLM并行处理架构能够降低延迟、提升吞吐量。多轮对话任务：利用缓存机制减少重复计算，DashInfer-VLM完美适配复杂的多模态对话场景。技术亮点图示选择DashInfer-VLM的理由提升推理效率：通过分离式架构和接口优化，DashInfer-VLM显著提升了推理效率。多模态适配：支持主流VL模型，如Qwen2-VL，完美平衡性能与精度。高性能表现：无论是图片预处理、多轮对话还是生成任务，DashInfer-VLM都能提供卓越表现。总结DashInfer-VLM是开源社区中首个采用ViT/LLM分离架构的推理框架，其在视觉多模态任务中的性能提升为行业树立了新标杆。无论是处理复杂多模态任务还是多轮对话任务，DashInfer-VLM都能提供高效、精准的推理服务。