vLLM技术解析：高性能大模型推理的内幕

大型语言模型（LLM）的推理性能一直是制约其广泛应用的关键因素。随着模型规模不断扩大，单台机器的计算资源往往难以满足高效推理需求。vLLM作为专为大规模语言模型设计的高性能推理框架，通过采用包括 PagedAttention、ChunkedPrefill、自动 Batch、融合 Kernel（如 FlashAttention）、CPU 计算调度优化以及多种并行方式（Tensor Parallel、Pipeline Parallel、Expert Parallel、Data Parallel）在内的大量推理性能优化机制，显著提升了 GPU 显存利用率，同时支持多机多卡资源的高效利用。本文将深入解析 vLLM 在多机多卡环境中的核心技术原理。

PagedAttention:革命性的显存管理技术

PagedAttention 是 vLLM 框架最具革命性的技术，它解决了 LLM 推理阶段键值缓存（KV Cache）显存占用过高的问题。这一技术的灵感来源于操作系统的虚拟内存分页机制，将注意力计算中的键（Key）和值（Value）缓存分成固定大小的“页”，实现了动态的内存分配和管理。

在传统的 LLM 推理框架中，键值缓存（KV Cache）通常需要分配连续的显存空间，导致了严重的显存资源浪费。传统框架由于碎片化浪费了 60%-80% 的显存。相比之下，PagedAttention 通过分页机制将显存浪费降低到不足 4%，实现了接近最优的显存使用效率。

PagedAttention 的工作原理可类比操作系统的内存管理：将序列的 KV 缓存划分为块（Block），每个块包含固定数量 Token 的键和值。这些块在物理显存中无需连续存储，而是通过块表（Block Table）进行映射。当生成新 Token 时，物理块按需动态分配，仅在序列的最后一个块未填满时产生少量浪费。这种设计使 vLLM 能够批量处理更多序列，显著提高 GPU 利用率，推理吞吐量比 HuggingFace Transformers 原始实现最高提升达 30 倍。

PagedAttention 的另一优势是其内存共享机制。处理并发推理请求时，不同输出序列可共享提示词（Prompt）的计算和内存。通过将逻辑块映射到同一物理块实现共享，配合引用计数和写时复制机制，内存使用量最多可减少 55%，带来高达 2.2 倍的吞吐量提升。

更多的推理性能优化技术

1、CPU 及调度优化

在 vLLM v1 版本中，不仅优化了 CPU 上数据准备、请求队列等的性能，降低了 CPU 带来的额外开销，还将 Attention 计算和 Decoder 计算作为同等的 GPU Kernel 调度单元，进一步提升了 GPU 计算利用率。

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