💥下一代推理引擎:vLLM如何重塑AI服务架构?

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作为分布式大模型推理引擎,vLLM通过分页注意力、连续批处理等核心技术实现高吞吐与低延迟。今天我将深度解析其架构设计。如果对你有所帮助,记得告诉身边有需要的朋友。

​​一、核心引擎架构​​

​​1.1 基础组件​​

  • KV缓存管理器:采用分页注意力机制(PagedAttention),将KV缓存划分为固定大小块(默认16 tokens/块),通过内存池动态分配:
  • 调度器:支持FCFS/优先级调度,维护等待队列与运行队列,混合处理预填充与解码请求
  • 执行器:驱动模型前向传播,支持即时执行与CUDA图优化

​​1.2 推理流程​​

​​1)请求预处理​​:分词后生成EngineCoreRequest

​​2)调度阶段​​

  • 解码请求优先分配KV块
  • 预填充请求按令牌预算分块处理

​​3)模型执行​​

  • 扁平化批次输入,分页注意力确保序列隔离

​​4)采样与后处理​​:根据采样参数生成token,检测停止条件

​​二、关键技术优化​​

​​2.1 分页注意力(PagedAttention)​​

  • 块大小公式:2 * block_size * num_kv_heads * head_size * dtype_bytes
  • 内存零碎片:释放块回归资源池实现高效复用

​​2.2 前缀缓存​​

  • 共享前缀哈希化存储:对16-token完整块计算SHA-256哈希
  • 复用机制:后续请求匹配哈希直接调用缓存块

​​2.3 推测解码​​

​​流程​​

  1. 草稿模型(N-gram/EAGLE/Medusa)生成k候选token
  2. 大模型并行验证k+1个位置概率
  3. 按接受规则输出有效token

​​2.4 解耦式P/D架构​​

  • 预填充节点:处理长提示计算,输出KV至缓存服务
  • 解码节点:专注token生成,读取共享KV缓存
  • 连接器协调:跨节点KV传输实现计算隔离

​​三、分布式扩展​​

​​3.1 多GPU执行(MultiProcExecutor)​​

  • 张量并行:模型层分片至同节点多GPU
  • 流水线并行:跨节点分层处理长序列
  • 工作进程通过ZMQ实现RPC通信:

​​3.2 服务层架构​​

​​无头引擎节点​​:运行DPEngineCoreProc处理计算

​​API服务节点​​:

  • AsyncLLM封装引擎接口
  • FastAPI提供REST端点
  • DP协调器动态负载均衡

​​请求生命周期​​:

​​四、性能优化与基准测试​​

​​4.1 关键指标​​

指标 定义
TTFT 首token生成延迟
ITL token间延迟
TPOT 单token平均处理时间
Goodput 满足SLO的吞吐量

​​4.2 性能权衡模型​​

​​批大小影响​​:

  • 小批量:ITL↓,吞吐量↓
  • 大批量:ITL↑,吞吐量↑(至饱和点)

​​4.3 调优工具​​

  • vllm bench latency:测量端到端延迟
  • vllm bench throughput:压力测试峰值吞吐
  • 自动SLO优化:动态调整参数满足延迟约束

最后​​总结​一下​

vLLM通过创新内存管理、分布式调度与算法优化,在LLM推理场景实现数量级性能提升。其模块化设计支持从单GPU到多节点集群的灵活部署,为高并发AI服务提供基础架构支撑。当然,主流的LLM推理框架除了vLLM,还有其它几大框架,具体的选择根据实际项目需求来定,几大框架的优势对比及选型,我这里也做了一个技术文档,实力宠粉。粉丝朋友自行领取:《大型语言模型(LLM)推理框架的全面分析与选型指南(2025年版)》

好了,今天的分享就到这里,点个小红心,我们下期见。

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