Когда мультимодальность превращается в кошмар производительности
Представьте: вы запускаете Qwen-Image или любую другую any-to-any модель (та, что понимает текст, изображения, аудио, видео — всё сразу). Запрос приходит, начинается магия: сначала энкодер изображений что-то там жует, потом LLM думает, потом декодер выдает ответ. А в это время 90% вашего GPU простаивает, потому что каждый компонент работает по очереди. Знакомо? Команда vLLM в феврале 2026 года опубликовала на arXiv (2602.02204) решение этой проблемы под названием vLLM-Omni. И цифры там такие, что хочется перепроверить: ускорение до 91.4% для Job Completion Time (JCT).
Any-to-any модели — это не будущее, а уже настоящее. Qwen-Image, GLM-Image, GPT-4V — все они умеют работать с разными модальностями. Проблема в том, что стандартные пайплайны обрабатывают их последовательно, как очередь в советской столовой.
Stage-based graph decomposition: не очередью, а конвейером
Вот что меня бесит в большинстве фреймворков для инференса: они относятся к мультимодальным моделям как к черному ящику. Закинул картинку и текст — жди, пока внутри что-то произойдет. vLLM-Omni ломает эту парадигму буквально на уровне архитектуры.
Вместо монолитного пайплайна система разбивает модель на стадии (stages):
- Препроцессинг (токенизация, кодирование изображений)
- LLM-инференс (генерация текста)
- Постпроцессинг (декодирование, специальные обработки)
Каждая стадия — это отдельный граф вычислений. И вот ключевая фишка: они работают параллельно. Пока LLM генерирует ответ на первый запрос, энкодер уже обрабатывает изображения для второго. Звучит очевидно? Тогда почему до 2026 года почти никто так не делал?
Цифры, от которых глаза на лоб лезут
В статье на arXiv команда приводит результаты тестов на Qwen-Image. Не на какой-то абстрактной модели, а на конкретной, которую многие используют в продакшене. Вот что получается:
| Метрика | Базовый vLLM | vLLM-Omni | Ускорение |
|---|---|---|---|
| Job Completion Time (средний) | 1.0x (база) | 0.086x | 91.4% |
| Пропускная способность | 1.0x | 3.2x | 220% |
| Utilization GPU | ~35% | ~78% | Более чем в 2 раза |
91.4% сокращение времени выполнения задачи. Не 10%, не 30% — 91.4%. Это не оптимизация, это переписывание правил игры. Особенно если учесть, что Qwen3 VL и так имеет свои особенности работы, которые обычно замедляют инференс.
А что с альтернативами? llama.cpp, TensorRT и другие
Здесь начинается самое интересное. Когда я впервые увидел цифры vLLM-Omni, первая мысль была: «А как там поживает llama.cpp?» Ведь выбор между vLLM и llama.cpp для VLM бэкенда в 2026 — это почти религиозный спор.
llama.cpp отлично работает на CPU и экономно использует память. Но его архитектура изначально заточена под последовательную обработку. TensorRT и другие компиляторы графов могут оптимизировать отдельные операции, но не перестраивают пайплайн на уровне stage-based decomposition.
vLLM-Omni выигрывает именно за счет переосмысления потока данных. Это не «еще один фреймворк для инференса», а принципиально другой подход к организации вычислений в any-to-any моделях.
Важный нюанс: vLLM-Omni не заменяет квантование. Если вы работаете с большими моделями вроде Qwen2.5-32B, вам все равно понадобится правильно выбрать метод квантования. Но теперь квантованные модели будут работать еще быстрее.
Кому это нужно прямо сейчас?
Если вы делаете что-то из этого списка, vLLM-Omni сэкономит вам деньги и нервы:
- Мультимодальные краулеры — те самые, о которых мы писали в гайде по построению краулера событий. Обработка тысяч изображений в день станет в 3 раза дешевле.
- Сравнение моделей — когда нужно протестировать Qwen-Image против GLM-Image или других VLM на больших датасетах.
- Продакшен-сервисы — где каждый миллисекунд задержки стоит реальных денег.
- Исследователи — которые устали ждать, пока модель обработает очередной батч изображений.
Особенно актуально для тех, кто работает на ограниченном железе. Помните нашу статью про выбор LLM для Mac Studio M4 Max? С vLLM-Omni на том же железе можно обслуживать в 3 раза больше пользователей.
Подводные камни (потому что идеальных технологий не бывает)
Первое: vLLM-Omni — это не магическая таблетка для всех моделей. Архитектура stage-based graph decomposition требует, чтобы модель можно было разбить на независимые стадии. С некоторыми монолитными архитектурами это будет сложно.
Второе: настройка. Вы не просто устанавливаете pip install vllm-omni и получаете ускорение 91.4%. Нужно правильно конфигурировать графы, балансировать нагрузку между стадиями, учитывать особенности конкретной модели.
Третье: отладка. Когда все работает последовательно, проще найти, где именно возникает проблема. В параллельном пайплайне ошибка может проявляться неочевидно.
Что будет дальше?
Stage-based graph decomposition в vLLM-Omni — это только начало. Я ожидаю, что в течение 2026 года похожие подходы появятся в других фреймворках. Возможно, даже в llama.cpp, хотя их архитектура менее гибкая для таких изменений.
Еще один тренд: комбинирование vLLM-Omni с гибридными архитектурами вроде OLMo 3.5 Hybrid с линейным вниманием. Представьте: экономия памяти от гибридной архитектуры плюс ускорение пайплайна от stage-based decomposition.
Самый интересный вопрос: как это повлияет на разработку новых моделей? Если раньше архитекторы думали в первую очередь о качестве, то теперь они начнут учитывать, насколько легко модель будет разбиваться на параллельные стадии. Это изменит дизайн мультимодальных архитектур на фундаментальном уровне.
Мой прогноз: к концу 2026 года stage-based decomposition станет стандартом де-факто для any-to-any моделей в продакшене. А те, кто продолжит использовать последовательные пайплайны, будут платить в 3 раза больше за инфраструктуру.
