vLLM加速大模型推理的核心技術原理可分解為以下關鍵創新點：

一、?內存管理革命：PagedAttention?

KV Cache分頁機制?
將傳統連續存儲的KV Cache拆分為非連續內存頁，類似操作系統內存分頁管理，消除內存碎片并實現動態分配。13B模型單請求KV Cache從1.6GB降至可彈性擴展的塊狀存儲
內存共享優化?
相同前綴的請求（如多用戶問相似問題）可共享KV Cache內存頁，降低重復計算

二、?計算流程重構?

連續批處理(Continuous Batching)?
動態合并不同進度的請求至同一批次，GPU利用率提升3倍以上
定制化CUDA Kernel?
針對注意力計算設計專用內核，減少顯存與計算單元間的數據搬運開銷

三、?分布式擴展能力?

支持多GPU自動并行化，65B模型推理可通過張量并行拆分到8卡執行
與LangChain等框架深度集成，實現端到端流水線加速

四、?性能實測對比?

相比原生PyTorch實現，vLLM在7B模型上吞吐量提升4倍
延遲降低60%以上，尤其擅長處理長文本生成場景

該技術棧通過軟硬件協同設計，將傳統LLM推理的"內存墻"問題轉化為可彈性擴展的資源調度問題。