目录
[二、核心技术一：PagedAttention --- 显存管理的革命](#二、核心技术一：PagedAttention — 显存管理的革命)
[2.1 传统注意力缓存的缺陷](#2.1 传统注意力缓存的缺陷)
[2.2 分页式存储管理](#2.2 分页式存储管理)
[三、核心技术二：张量并行 --- 多GPU推理的基石](#三、核心技术二：张量并行 — 多GPU推理的基石)
[3.1 什么是张量并行？](#3.1 什么是张量并行？)
[3.2 vLLM 的实现方式](#3.2 vLLM 的实现方式)
[四、核心技术三：连续批处理 --- 动态合并请求](#四、核心技术三：连续批处理 — 动态合并请求)
[4.1 传统批处理](#4.1 传统批处理)
[4.2 连续批处理（Continuous Batching）](#4.2 连续批处理（Continuous Batching）)
[六、vLLM 工作流程](#六、vLLM 工作流程)
[总结：vLLM 的价值与未来](#总结：vLLM 的价值与未来)
前言
在大语言模型（LLM）推理任务中，显存管理和计算效率一直是制约其实际部署的关键问题。尤其是随着模型规模越来越大、请求并发数不断增加，如何高效地利用GPU资源成为技术团队亟需解决的挑战。而vLLM 作为一个高性能推理引擎，依托其创新的 PagedAttention 机制、张量并行 技术和连续批处理能力，显著提升了推理吞吐量并降低了响应延迟，成为当前LLM服务化部署的重要选择。
一、vLLM简介：为什么它如此重要？
vLLM是由加州大学伯克利分校的研究者开发的开源框架，旨在为LLM提供高效的在线服务。它不像传统的推理框架那样局限于单机或小规模部署，而是针对生产级场景设计，支持高吞吐量和低延迟。想象一下，你有一个70B参数的模型，需要处理成千上万的并发请求------传统的PyTorch或TensorFlow可能因显存碎片或计算瓶颈而崩溃，而vLLM通过智能的资源管理，让这一切变得高效。
核心在于三个机制：张量并行 实现模型拆分多卡运行；PagedAttention 优化KV缓存的存储；连续批处理动态调度请求。这些技术相结合，不仅降低了显存占用，还提升了整体吞吐量，让多GPU推理变得简单可靠。接下来，我们逐一拆解。
在传统LLM推理中，以下几个方面尤其影响效率：
显存碎片化：每个请求的键值缓存（KV Cache）长度不定，容易产生显存碎片。
静态批处理限制：通常只能将相同长度的请求拼成一批，容易造成GPU计算资源浪费。
单卡显存限制：大模型即使推理也需大量显存，单卡难以承载高并发请求。
vLLM 通过如下三大核心技术，系统性解决了上述问题。
二、核心技术一：PagedAttention --- 显存管理的革命
PagedAttention 是 vLLM 中最重要的贡献之一，其设计灵感来自操作系统中的虚拟内存与分页机制。
2.1 传统注意力缓存的缺陷
在标准的注意力计算中，每个序列生成过程中都需要存储键值向量（KV Cache）。由于序列长度可变，容易导致显存碎片化，利用率低。
2.2 分页式存储管理
vLLM 将不同请求的 KV Cache 划分为固定大小的块（block），每个块可被多个请求共享（如并行采样时），由一个中央管理单元统一调度。这样一来：
显著减少显存碎片；
支持更灵活的内存分配与释放；
提升整体显存利用率，尤其是在处理长文本和多样化请求时效果显著。
三、核心技术二：张量并行 --- 多GPU推理的基石
vLLM 原生支持张量并行 （Tensor Parallelism），用户只需通过 tensor_parallel_size 参数即可指定使用的 GPU 数量，模型会自动拆分并分布到多卡上。
3.1 什么是张量并行？
与数据并行不同，张量并行是将模型本身的层结构（如矩阵乘）进行切分，分布到多个设备上分别计算，再通过通信整合结果。这种方式特别适合超大模型推理。
3.2 vLLM 的实现方式
-
模型权重均匀分布在各GPU上；
-
每张卡仅计算部分结果，通过 collective 通信（如All-Reduce）聚合；
-
推理过程中自动处理设备间通信，用户无需关心模型切分细节。
这一机制使得vLLM能够轻松扩展至多卡甚至多机环境，有效突破单卡显存限制。
四、核心技术三：连续批处理 --- 动态合并请求
目的：减少 GPU 空闲时间，提升吞吐量
传统批处理策略需要等一批请求全部计算完成才能进行下一批，容易造成GPU空闲。
4.1 传统批处理
时间轴: [等待请求1/2/3对齐] → [统一推理] → [等待下一批]
4.2 连续批处理（Continuous Batching）
vLLM 实现了动态批处理机制，允许：
时间轴: 请求1进入 → 请求2进入（直接插入批次） → 请求3进入（继续拼接）
动态合并：不同长度的请求可以拼在一起，不用等齐。
在线插入：新请求随时加入已有批次，GPU 几乎无空闲。
吞吐量提升：在高并发场景下尤为明显。
🛠 比喻：像地铁一样，随到随上，不必等所有人都到齐再发车。
新请求随时加入已运行的批次中；
完成推理的请求及时退出，释放资源；
自动优化不同长度请求的组合方式，最大化GPU使用率。
该技术尤其适合实时推理场景，如聊天机器人、代码补全等需低延迟响应的应用。
五、实际性能表现
在实际测试中，vLLM 相比传统推理方案（如 Hugging Face Transformers）可实现：
最高提升24倍的吞吐量；
更低的响应延迟；
更好的长上下文支持能力。
尤其是在处理多用户、高并发、不同请求长度的场景中，vLLM 表现出了显著的性能优势。
六、vLLM 工作流程
想象一个高效工厂处理订单（你的请求）：
🧩 第1步：准备工厂（初始化）
张量并行：把大模型像切蛋糕一样分到多个GPU上。每个GPU只负责一部分计算。
内存池 ：在显存里预先划出一堆固定大小的空位（Block），准备存放"记忆"。
📥 第2步：订单到达（请求接入）
- 你的请求（如"写一首诗"）进入等待队列。
🚌 第3步：灵活拼车（连续批处理）
调度器不会傻等"满员发车"。
它会实时 把新订单动态插入到正在进行的计算中，确保GPU永不空闲。
💾 第4步：高效管理记忆（PagedAttention）
为你请求的"记忆"（KV Cache）分配刚才准备好的空位（Block）。
这些记忆可以分散存储，通过一个"目录"快速查找。杜绝浪费，毫无碎片。
⚡ 第5步：协同生产（计算与通信）
拆分计算：每个GPU用自己那部分模型权重并行计算。
汇总结果：通过高速连接通信，汇总所有GPU的部分结果，得到最终输出（下一个词）。
循环：重复这个过程，直到生成完整回复。
🧹 第6步：交付与清场（返回与释放）
结果返回给你。
它占用的所有空位（Block） 被立刻回收，放入池中等待下一个订单。
总结：vLLM 的价值与未来
vLLM 不仅是一套技术解决方案，更为LLM的高效推理设立了新标准。其通过：
PagedAttention 解决显存碎片问题（确保每张GPU的显存高效使用，优化整体性能）；
张量并行 实现多卡扩展；
连续批处理 提升GPU利用率，
技术 解决了什么痛点 带来的好处 张量并行 单卡装不下大模型 横向扩展，支持更大模型、更多GPU PagedAttention 显存碎片化，浪费严重 显存利用率极高 ，同等显存下并发量提升数倍 连续批处理 GPU等请求，凑齐一批才干活 吞吐量巨高，GPU几乎时刻满负荷工作 最终效果： 用更少的卡，以更快的速度，同时服务更多的人。
📊 整体示意图
最终效果：在相同硬件条件下，vLLM 可以承载更多请求、更长上下文、更快响应，成为大规模模型部署的核心引擎。
这三者协同工作，打造出一个极其高效且灵活的推理系统。
未来，随着模型规模的进一步增长和应用场景的复杂化，vLLM 及其背后思想无疑将会影响更多推理系统的设计，成为大规模LLM服务化部署的核心基础设施。
附录：快速开始示例
查看官方文档了解更多用法： vLLM Documentation
python
pip install vllm
# 指定张量并行大小，使用2个GPU
python -m vllm.entrypoints.api_server \
--model meta-llama/Llama-2-7b-hf \
--tensor-parallel-size 2