目錄
前言
一、vLLM簡介：為什么它如此重要？
二、核心技術一：PagedAttention — 顯存管理的革命
2.1?傳統注意力緩存的缺陷
2.2 分頁式存儲管理
三、核心技術二：張量并行 — 多GPU推理的基石
3.1 什么是張量并行？
3.2 vLLM 的實現方式
四、核心技術三：連續批處理 — 動態合并請求
4.1 傳統批處理
4.2 連續批處理（Continuous Batching）
五、實際性能表現
六、vLLM 工作流程
總結：vLLM 的價值與未來
附錄：快速開始示例
前言
在大語言模型（LLM）推理任務中，顯存管理和計算效率一直是制約其實際部署的關鍵問題。尤其是隨著模型規模越來越大、請求并發數不斷增加，如何高效地利用GPU資源成為技術團隊亟需解決的挑戰。而vLLM 作為一個高性能推理引擎，依托其創新的?PagedAttention?機制、張量并行?技術和連續批處理能力，顯著提升了推理吞吐量并降低了響應延遲，成為當前LLM服務化部署的重要選擇。
一、vLLM簡介：為什么它如此重要？
vLLM是由加州大學伯克利分校的研究者開發的開源框架，旨在為LLM提供高效的在線服務。它不像傳統的推理框架那樣局限于單機或小規模部署，而是針對生產級場景設計，支持高吞吐量和低延遲。想象一下，你有一個70B參數的模型，需要處理成千上萬的并發請求——傳統的PyTorch或TensorFlow可能因顯存碎片或計算瓶頸而崩潰，而vLLM通過智能的資源管理，讓這一切變得高效。
核心在于三個機制：張量并行實現模型拆分多卡運行；PagedAttention優化KV緩存的存儲；連續批處理動態調度請求。這些技術相結合，不僅降低了顯存占用，還提升了整體吞吐量，讓多GPU推理變得簡單可靠。接下來，我們逐一拆解。
在傳統LLM推理中，以下幾個方面尤其影響效率：
顯存碎片化：每個請求的鍵值緩存（KV Cache）長度不定，容易產生顯存碎片。
靜態批處理限制：通常只能將相同長度的請求拼成一批，容易造成GPU計算資源浪費。
單卡顯存限制：大模型即使推理也需大量顯存，單卡難以承載高并發請求。
vLLM 通過如下三大核心技術，系統性解決了上述問題。
二、核心技術一：PagedAttention — 顯存管理的革命
PagedAttention 是 vLLM 中最重要的貢獻之一，其設計靈感來自操作系統中的虛擬內存與分頁機制。
2.1?傳統注意力緩存的缺陷
在標準的注意力計算中，每個序列生成過程中都需要存儲鍵值向量（KV Cache）。由于序列長度可變，容易導致顯存碎片化，利用率低。
2.2 分頁式存儲管理
vLLM 將不同請求的 KV Cache 劃分為固定大小的塊（block），每個塊可被多個請求共享（如并行采樣時），由一個中央管理單元統一調度。這樣一來：
顯著減少顯存碎片；
支持更靈活的內存分配與釋放；
提升整體顯存利用率，尤其是在處理長文本和多樣化請求時效果顯著。
三、核心技術二：張量并行 — 多GPU推理的基石
vLLM 原生支持張量并行（Tensor Parallelism），用戶只需通過?tensor_parallel_size?參數即可指定使用的 GPU 數量，模型會自動拆分并分布到多卡上。
3.1 什么是張量并行？
與數據并行不同，張量并行是將模型本身的層結構（如矩陣乘）進行切分，分布到多個設備上分別計算，再通過通信整合結果。這種方式特別適合超大模型推理。
3.2 vLLM 的實現方式
-
模型權重均勻分布在各GPU上；
-
每張卡僅計算部分結果，通過 collective 通信（如All-Reduce）聚合；
-
推理過程中自動處理設備間通信，用戶無需關心模型切分細節。
這一機制使得vLLM能夠輕松擴展至多卡甚至多機環境，有效突破單卡顯存限制。
四、核心技術三：連續批處理 — 動態合并請求
目的：減少 GPU 空閑時間，提升吞吐量
傳統批處理策略需要等一批請求全部計算完成才能進行下一批，容易造成GPU空閑。
4.1 傳統批處理
時間軸: [等待請求1/2/3對齊] → [統一推理] → [等待下一批]
4.2 連續批處理（Continuous Batching）
vLLM 實現了動態批處理機制，允許：
時間軸: 請求1進入 → 請求2進入（直接插入批次） → 請求3進入（繼續拼接）
動態合并：不同長度的請求可以拼在一起，不用等齊。
在線插入：新請求隨時加入已有批次，GPU 幾乎無空閑。
吞吐量提升：在高并發場景下尤為明顯。
🛠 比喻：像地鐵一樣，隨到隨上，不必等所有人都到齊再發車。
新請求隨時加入已運行的批次中；
完成推理的請求及時退出，釋放資源；
自動優化不同長度請求的組合方式，最大化GPU使用率。
該技術尤其適合實時推理場景，如聊天機器人、代碼補全等需低延遲響應的應用。
五、實際性能表現
在實際測試中，vLLM 相比傳統推理方案（如 Hugging Face Transformers）可實現：
最高提升24倍的吞吐量；
更低的響應延遲；
更好的長上下文支持能力。
尤其是在處理多用戶、高并發、不同請求長度的場景中，vLLM 表現出了顯著的性能優勢。
六、vLLM 工作流程
想象一個高效工廠處理訂單（你的請求）：
🧩 第1步：準備工廠（初始化）
張量并行：把大模型像切蛋糕一樣分到多個GPU上。每個GPU只負責一部分計算。
內存池：在顯存里預先劃出一堆固定大小的空位（Block），準備存放“記憶”。
📥 第2步：訂單到達（請求接入）
你的請求（如“寫一首詩”）進入等待隊列。
🚌 第3步：靈活拼車（連續批處理）
調度器不會傻等“滿員發車”。
它會實時把新訂單動態插入到正在進行的計算中，確保GPU永不空閑。
💾 第4步：高效管理記憶（PagedAttention）
為你請求的“記憶”（KV Cache）分配剛才準備好的空位（Block）。
這些記憶可以分散存儲，通過一個“目錄”快速查找。杜絕浪費，毫無碎片。
? 第5步：協同生產（計算與通信）
拆分計算：每個GPU用自己那部分模型權重并行計算。
匯總結果：通過高速連接通信，匯總所有GPU的部分結果，得到最終輸出（下一個詞）。
循環：重復這個過程，直到生成完整回復。
🧹 第6步：交付與清場（返回與釋放）
結果返回給你。
它占用的所有空位（Block）?被立刻回收，放入池中等待下一個訂單。
總結：vLLM 的價值與未來
vLLM 不僅是一套技術解決方案，更為LLM的高效推理設立了新標準。其通過：
PagedAttention?解決顯存碎片問題（確保每張GPU的顯存高效使用，優化整體性能）；
張量并行?實現多卡擴展；
連續批處理?提升GPU利用率，
技術 解決了什么痛點 帶來的好處 張量并行 單卡裝不下大模型 橫向擴展，支持更大模型、更多GPU PagedAttention 顯存碎片化，浪費嚴重 顯存利用率極高，同等顯存下并發量提升數倍 連續批處理 GPU等請求，湊齊一批才干活 吞吐量巨高，GPU幾乎時刻滿負荷工作 最終效果：?用更少的卡，以更快的速度，同時服務更多的人。
📊 整體示意圖
最終效果：在相同硬件條件下，vLLM 可以承載更多請求、更長上下文、更快響應，成為大規模模型部署的核心引擎。
這三者協同工作，打造出一個極其高效且靈活的推理系統。
未來，隨著模型規模的進一步增長和應用場景的復雜化，vLLM 及其背后思想無疑將會影響更多推理系統的設計，成為大規模LLM服務化部署的核心基礎設施。
附錄：快速開始示例
?查看官方文檔了解更多用法：vLLM Documentation
pip install vllm# 指定張量并行大小，使用2個GPU
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model meta-llama/Llama-2-7b-hf \--tensor-parallel-size 2
