解剖vLLM：高吞吐LLM推理引擎的7大核心技术，你好奇吗？

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推理效率是决定用户体验的关键。而说到方式，确实让很多人眼前一亮，精辟。。

1. 请求预处理：从分词到EngineCoreRequest

当一个请求进入系统，第一步就是预处理。这一步看似简单，实则暗藏玄机。vLLM会先对输入文本进行分词，然后生成一个叫 EngineCoreRequest 的结构体。这个结构体就像一个任务包，包含了所有后续施行所需的信息，简直了。。

你以为这只是个普通的初始化？错！这是整个流程的起点，决定了后面调度、施行、采样的效率。

2. 调度阶段：谁先谁后得有个说法

调度器是vLLM的灵魂之一。它不像传统CPU调度那样按部就班，而是要面对LLM这种“长尾”任务的特殊性。它需要考虑GPU显存、KV缓存、上下文长度等多重因素，体验感拉满。。

举个例子， 如果你有100个用户一边发请求，调度器得决定谁先跑、谁后跑，甚至要不要打断某个慢吞吞的任务。 盘它。 vLLM用的是连续批处理和分页注意力，这两个技术直接决定了它能不能在一堆请求中游刃有余。

3. 模型施行：不是所有框架都敢这么玩

模型施行阶段，vLLM做了很多“脏活”。比如它会把模型参数加载进显存，然后用张量并行来加速计算。 瞎扯。 这个过程听起来简单，但背后涉及大量的内存管理、数据同步、通信优化。

痛并快乐着。 你以为它只是“跑得快”？不它是在“跑得稳”的基础上还跑得快。

4. 采样与后处理：别小看这几个字

采样是生成式模型的灵魂。vLLM在这里也下了血本。它支持各种采样策略，比如Top-p、Temperature、Beam Search等。这些策略决定了输出的“创造性”和“多样性”，就这？。

后处理阶段，vLLM会生成token，然后检测是否满足停止条件。这个过程虽然不复杂， 换句话说... 但非常关键——它决定了用户看到的“回答”是不是他想要的。

5. 引擎核心：vLLM的“心脏”

vLLM的引擎核心是整个系统的中枢。它负责协调调度、施行、采样等各个模块，确保整个流程顺畅运行。你可以把它想象成一个“总指挥”，虽然不直接干活，但所有活儿都得听它的，不错。。

别担心... 这个核心模块里包含了调度器、内存管理器、施行器等几个关键组件。它们之间的配合，决定了vLLM的性能上限。

6. 显存优化：不是所有显存都一样大

vLLM在显存管理上做了大量优化。比如 它使用了分页，把显存切分成小块，按需分配，避免了传统方式中“一次性加载全部KV缓存”的浪费，精神内耗。。

这种设计不仅节省了显存，还提升了并发处理能力。你可以理解为，vLLM把“挤牙膏”式加载模型的方式，变成了“流水线”式处理，效率自然就上去了。

7. 多节点支持：不是单打独斗

在多GPU、 多节点环境下vLLM也做了不少优化。它支持张量并行和流水线并行，可以轻松 到多个GPU甚至多个节点上。

这意味着什么？意味着你可以在一个集群里部署多个vLLM实例，然后通过统一的调度器来协调它们。 整一个... 这对于大规模部署、高并发服务简直是“神器”。

框架对比：vLLM vs Ollama vs TGI

框架	吞吐	平均延迟	显存占用
Hugging Face TGI	1,240	350	82.1
TensorRT-LLM	2,800	210	77.3
vLLM	4,150	95	19.4

LLM推理框架选型对比

对比维度	Ollama	vLLM	备注
量化与压缩策略	默认采用4-bit/8-bit量化， 显存占用降至25%-50%	默认使用FP16/BF16精度，保留完整参数精度	Ollama牺牲精度换显存，vLLM牺牲显存换计算效率
优化目标	轻量化和本地部署，动态加载模型分块，按需使用	高吞吐、低延迟，适合大规模在线服务	不同场景，不同选择

欧了！ 当然vLLM并不是万能的。它在高并发、低延迟的场景下表现优异，但在资源受限的边缘设备上，可能不如Ollama那样“轻巧”。所以选型的时候，还是要看你的实际需求。

vLLM不是终点， 而是起点

vLLM的出现，让LLM推理的门槛大大降低。它不仅提升了推理效率，还为开发者提供了一种新的思路：不是所有问题都要“硬算”， 太治愈了。 而是要“聪明地算”。

所以如果你还在为模型跑不动、响应慢、显存爆掉而发愁，不妨试试vLLM。 是吧？ 它可能不是银弹，但绝对是一把好刀。

token间延迟

首token生成延迟

ITL

TPOT

单token平均处理时间

Goodput

满足SLO的吞吐量

好了 今天的分享就到这里点个小红心，我们下期见，什么鬼？。