vLLM 推理引擎

vLLM 是一个开源的大语言模型推理与在线服务框架，以高吞吐量著称，其标志性技术 PagedAttention 显著提升了显存利用效率，是当前生产环境部署大模型的主流引擎之一。

概述

vLLM 最初由加州大学伯克利分校的研究团队于二零二三年开源。传统推理框架在管理 KV 缓存时需要为每个请求预留连续显存，导致大量碎片与浪费。vLLM 借鉴操作系统的虚拟内存与分页思想，把 KV 缓存切分成固定大小的块按需分配，从而在相同硬件上服务更多并发请求。

核心特点

• 采用 PagedAttention 分块管理 KV 缓存，显存利用率接近满载，浪费大幅减少。
• 支持连续批处理，动态地把新到达的请求插入正在运行的批次，提升吞吐。
• 提供与 OpenAI 兼容的接口，便于现有应用无缝迁移。
• 支持张量并行、多种量化格式、前缀缓存与推测解码等加速手段。

应用场景

vLLM 广泛用于大模型的在线聊天服务、批量离线推理、检索增强生成后端等高并发场景。它被众多企业与云平台采用作为模型服务化的底座，兼顾成本与响应速度。

常见问题

问：vLLM 为什么能提升吞吐量？答：关键在于 PagedAttention 消除了显存碎片，配合连续批处理让更多请求同时驻留显存并共享计算，从而在单位时间内处理更多词元。

问：vLLM 支持哪些硬件？答：主要面向 GPU 部署，同时也逐步支持多种加速卡与量化方案，可根据显存与并发需求灵活配置并行策略。