vLLM：高性能大语言模型推理引擎详解与对比分析

目次

1. vLLM 是什么？
1.1 vLLM 的核心特性
2. vLLM 的核心技术
2.1 PagedAttention：KV Cache 的内存优化
2.2 连续批处理（Continuous Batching）
3. vLLM 对比其他推理框架
3.1 vLLM vs HuggingFace Transformers
3.2 vLLM vs TensorRT-LLM（NVIDIA 优化方案）
3.3 vLLM vs Text Generation Inference（TGI）
4. vLLM 性能实测
4.1 吞吐量对比（A100 GPU）
4.2 显存占用（LLaMA-13B, 2048 tokens）
5. 如何快速使用 vLLM？
5.1 安装
5.2 启动 OpenAI 兼容 API
5.3 摆设为服务
6. 总结：vLLM 的优劣势
✅ 上风
❌ 劣势
7. 适用场景保举

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1. vLLM 是什么？

vLLM（Very Large Language Model inference engine）是由加州大学伯克利分校团队开辟的高性能大语言模型（LLM）推理引擎，专注于提升大模型推理速度、低落显存占用，并支持高并发请求处理。其核心创新在于采用了 PagedAttention 机制（类似操纵系统的分页内存管理），显著优化了 KV Cache（键值缓存） 的内存利用率，从而在相同硬件条件下实现更高的吞吐量（Throughput）和更低的延迟（Latency）。
1.1 vLLM 的核心特性

特性说明PagedAttention动态管理 KV Cache，克制显存浪费，支持更长的上下文长度连续批处理（Continuous Batching）动态合并请求，提高 GPU 利用率高性能推理比 HuggingFace Transformers 快 2-4 倍兼容性支持 HuggingFace 模型（如 LLaMA、GPT-2/3、OPT 等）易用性提供 OpenAI API 兼容接口，方便摆设

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2. vLLM 的核心技术

2.1 PagedAttention：KV Cache 的内存优化

传统 LLM 推理时，KV Cache（存储注意力机制的 Key-Value 对）会占用大量显存，且由于请求长度不一，容易造成显存碎片化。
vLLM 的 PagedAttention 借鉴操纵系统分页管理的头脑，将 KV Cache 划分为固定巨细的块（类似内存页），动态分配和接纳，从而：

• 淘汰显存浪费（可节省 50% 以上显存）
  
• 支持更长上下文（如 32K tokens 甚至更高）
  
• 提高并发能力（多个请求共享显存）
  

2.2 连续批处理（Continuous Batching）

传统批处理（Static Batching）必须等待所有请求完成才能开释资源，而 vLLM 的 Continuous Batching 可以：

• 动态插入新请求，无需等待整批完成
  
• 自动调解批巨细，提高 GPU 利用率
  
• 低落延迟，尤其适合流式输出场景
  

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3. vLLM 对比其他推理框架

3.1 vLLM vs HuggingFace Transformers

[table][tr]对比项vLLMHuggingFace Transformers[/tr][tr][td]推理速度[/td][td]⚡ 2-4 倍更快[/td][td]较慢[/td][/tr][tr][td]显存占用[/td][td]