大模型应用正在飞速发展：从聊天机器人（Chatbot）、智能客服，到 AI 写作、代码助手，它们已经融入到我们日常的工作与生活中。

但当我们真正把大模型“搬到生产环境”时，往往会撞上两个难题：

显存不够用：模型本身能跑，但一旦上下文变长，显存占用就迅速膨胀，甚至直接报错 Out Of Memory；

并发不高效：多个用户同时请求时，GPU 资源并未被充分利用，请求排队导致延迟体验差。

大模型推理的挑战

大模型的推理表面上是输入 Prompt，输出 Respone。但背后隐藏着多重挑战。

1. Prefill & Decode 的差异性

推理可以拆分为两个阶段：

• Prefill 阶段：一次性处理用户输入的完整 prompt，算力开销集中且巨大。
• Decode 阶段：逐 token 生成输出，每次计算量小，但需要频繁访问和新增 KV Cache，显存开销持续增长。

这意味着：Prefill 阶段的问题是算力，Decode 阶段的瓶颈是显存，两者对系统的要求完全不同，很难用统一的调度与资源管理策略兼顾。

2. 动态请求场景下的调度难题

在线服务场景中，请求是随时到来的：

• 有的请求只生成几十个 token，很快结束。
• 有的请求可能要生成几千个 token，长期占用显存和算力。

如果调度不合理：

• 短请求会被“拖慢”，延迟上升，用户体验差。
• 长请求可能“霸占资源”，导致其他用户的任务无法及时调度。

3. KV Cache 的显存瓶颈

每个 token 的推理都需要存储对应的 KV Cache。

• 上下文越长，占用显存越大；
• 多个请求并发时，显存消耗会急剧膨胀；
• 如果显存不足，系统只能淘汰一些KV Cache，然后重算，但这会带来 性能下降。

大模型推理复杂性来自 算力差异、请求动态性 和 显存瓶颈，系统必须在 算力、显存、调度 三者间做精细化优化。

推理框架的演进

大模型推理框架的发展经历了从 易用 到 高效 的演进：

1. Hugging Face Transformers：易用为主
   简单易用、生态成熟，但长上下文和高并发场景下，吞吐率和显存利用率有限。
2. DeepSpeed-Inference / FasterTransformer：算子级优化
   通过内核优化和算子融合加速推理，但仍难解决：

• KV Cache 的高效管理（长上下文显存膨胀）；
• 动态批处理（在线请求随时到达的调度问题）。

正是针对这些挑战，vLLM 从系统层重新设计推理引擎，引入 动态批处理、PagedAttention 和 前缀共享，实现高吞吐、高并发、高显存利用率。

什么是 vLLM？

vLLM 是由 UC Berkeley 团队开源的一个 大模型推理框架（Serving Framework），它的目标是让大语言模型（LLM）在推理时更高效，特别是在 高并发、多请求、长上下文 等场景下。

vLLM 的三大关键技术：

1. **PagedAttention：**像操作系统虚拟内存一样管理 KV cache，解决显存碎片问题。
2. **Continuous Batching：**动态批处理机制，让新请求能随时加入，提升吞吐与并发。
3. **Prefix Sharing：**相同前缀的请求共享 KV Cache，减少重复计算。

从而解决了显存碎片问题、KV Cache 不能复用的问题，在相同的延时水平下，vllm 是FastTransformer 的 2~4 倍。

PagedAttention 在大模型推理中，KV Cache 是加速生成的核心机制。它存储了历史上下文的注意力信息，使模型在 decode 阶段无需重新计算整个上下文的注意力，从而大幅提升推理效率。 然而，传统框架在管理 KV Cache 时存在几个明显痛点： 1. 内部显存碎片 短请求仍然必须占用最大生成长度（max new token）显存空间，导致大量内存被闲置，利用率低。 假设模型context length 为 2048，max new token 为 512。如下述例子，浪费 505 个 token 显存空间。 2. 外部显存碎片

不同请求的长度和生命周期不一致，显存中容易形成零散空洞。显存分配器 很难找到连续大块显存，可能引发 OutOfMemory。 假设 request 3 推理完成后，释放了物理显存空间，但是未来的请求，如 request 5 等需要的显存空间比 request 3释放的空间大，request 3 释放的空间就成为了外部碎片。 3. KV Cache 无法复用 每个请求的 KV Cache 都是独立分配且独占使用的。即使两个请求（例如 request 1 和 request 2）的 prompt 存在相同的前缀部分，这些已经计算好的 KV Cache 也无法共享或复用，只能重复计算并各自存储一份。 vLLM 提出的 PagedAttention 技术巧妙借鉴了操作系统的分页机制： * 拆分KV Cache：把每个请求的 KV Cache 分成固定大小（如16个token）的逻辑页。 * 灵活分配：不同请求可以按需申请页，不需要大块的连续物理显存。 * 页表管理：每个请求维护一个页表，记录它的 KV cache 存在哪些物理页里。注意力计算时通过页表将这些小页拼接起来使用。 优势： * 避免显存碎片：零散小页可以灵活复用，不会出现大块空洞无法使用的情况。 * 显存利用率高：短请求只占用实际需要的页数，不浪费资源。

Prefix Sharing

在大模型推理中，不同请求的 prompt 往往有相同的前缀。例如：

• request 1：“写一首诗，主题是春天，风格模仿李白”
• Request 2：“写一首诗，主题是春天，风格模仿杜甫”

传统方法会重复计算和存储前缀的 KV Cache，浪费显存。

vLLM 的 Prefix Sharing 技术正是为了解决这一问题。其核心思路是：

1. 借助 PagedAttention 的分页机制，把 KV Cache 划分成固定大小的逻辑页。
2. 用这些逻辑页构建一棵 前缀树（Prefix Tree）。相同前缀的请求共享同一组物理页，不再重复存储。
3. 当请求在共享前缀之后生成了不同的 token，就会触发 Copy-on-Write（写时复制）：共享的逻辑页保持不变，新的 token 会写入一份复制出的新页，从而在前缀树中分叉。

优势：

• 节省显存：相同前缀只保留一份 KV Cache。
• 减少计算：前缀部分只需计算一次。
• 保证正确性：通过 Copy-on-Write，让分叉后的请求互不干扰。

Continuous Batching

在传统推理框架里，batch 通常是静态批处理（Static Batching）：

• 一个 batch 中的所有请求必须同时交给 GPU 执行。
• 如果某些请求先完成，其余请求仍在生成，那么 batch 中空闲的位置就浪费了。
• 新来的请求需要等到当前 batch 完成后才能被处理，延迟增加。

举个例子：

request 1 生成 10 个 token 就完成了，request 2 生成 1000 个 token 才完成。当 request 1 在第 10 步完成后，它在 batch 里对应的 slot 会空出来，但这部分计算资源不会自动被新请求利用。

结果就是：

• 吞吐率下降：GPU 有空闲却不能马上服务新请求。
• 延迟增加：新请求必须等 batch 完成。

vLLM 引入了 Continuous Batching，允许不同的请求同时在一个 batch 中运行：

• 已在 decode 阶段的老请求，和刚进入 prefill 阶段的新请求，可以放在同一个 batch 里计算。
• 当一个请求完成时，它占用的 slot 会立即被回收，新请求可以立刻加入 batch，而不用等待整个 batch 完成。
• batch 的大小是 动态变化 的，始终保持 GPU 尽可能满负荷运行。

优势：

• 高吞吐：GPU 始终保持高利用率。
• 低延迟：新请求无需等待，随时可以插入。
• 更灵活的调度：不同长度的请求能混合执行，避免长请求拖慢整体速度。

KV Cache 淘汰策略

在 vLLM 中，KV Cache 是推理加速的关键，但显存有限，需要动态管理。系统采用分页管理和淘汰策略，核心逻辑如下：

• 分页管理：KV Cache 按固定大小逻辑页分配，每页存储若干 token KV Cache。
• 显存不足时交换：当 GPU 显存不足时，部分 KV Cache 页会被换出到 CPU 内存，释放 GPU 显存供新请求使用。
• 内存不足时淘汰：如 CPU 内存也不足，使用淘汰策略如 LRU，丢弃相应的 KV Cache 页。
• 需要时重新计算：被丢弃的 KV Cache 页在后续生成新 token 时，会重新计算，保证推理正确性。

总结

vLLM 通过系统级优化，引入了 PagedAttention、Prefix Sharing、Continuous Batching 和 KV Cache 淘汰策略，形成高性能推理方案：

• PagedAttention：将 KV Cache 分页管理，按需分配逻辑页，解决内部与外部显存碎片问题。
• Prefix Sharing：相同前缀请求共享 KV Cache，节省显存并减少重复计算，分叉时通过 Copy-on-Write 保证正确性。
• Continuous Batching：动态批处理机制，让新请求随时加入正在执行的 batch，提高 GPU 利用率 并 降低请求延迟。
• KV Cache 淘汰策略：显存不足时先换到 CPU 内存，内存不足时再淘汰，必要时重新计算。

通过这些技术，vLLM 能在高并发、长上下文场景下，实现 显存高效利用、高吞吐量 和 低延迟。vLLM 成为生产环境的高性能推理框架。

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