💥下一代推理引擎：vLLM如何重塑AI服務架構？
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作為分布式大模型推理引擎，vLLM通過分頁注意力、連續批處理等核心技術實現高吞吐與低延遲。今天我將深度解析其架構設計。如果對你有所幫助，記得告訴身邊有需要的朋友。
一、核心引擎架構
1.1 基礎元件
- KV快取管理器：採用分頁注意力機制（PagedAttention），將KV快取劃分為固定大小塊（默認16 tokens/塊），透過記憶體池動態分配：
- 調度器：支持FCFS/優先級調度，維護等待隊列與運行隊列，混合處理預填充與解碼請求
- 執行器：驅動模型前向傳播，支持即時執行與CUDA圖優化
1.2 推理流程
1）請求預處理：分詞後生成EngineCoreRequest
2）調度階段：
- 解碼請求優先分配KV塊
- 預填充請求按令牌預算分塊處理
3）模型執行：
- 扁平化批次輸入，分頁注意力確保序列隔離
4）採樣與後處理：根據採樣參數生成token，檢測停止條件
二、關鍵技術優化
2.1 分頁注意力（PagedAttention）
- 塊大小公式：2 block_size num_kv_heads head_size dtype_bytes
- 內存零碎片：釋放塊回歸資源池實現高效複用
2.2 前綴快取
- 共享前綴哈希化存儲：對16-token完整塊計算SHA-256哈希
- 複用機制：後續請求匹配哈希直接調用快取塊
2.3 推測解碼
流程：
- 草稿模型（N-gram/EAGLE/Medusa）生成k候選token
- 大模型並行驗證k+1個位置概率
- 按接受規則輸出有效token
2.4 解耦式P/D架構
- 預填充節點：處理長提示計算，輸出KV至快取服務
- 解碼節點：專注token生成，讀取共享KV快取
- 連接器協調：跨節點KV傳輸實現計算隔離
三、分布式擴展
3.1 多GPU執行（MultiProcExecutor）
- 張量並行：模型層分片至同節點多GPU
- 流水線並行：跨節點分層處理長序列
- 工作進程透過ZMQ實現RPC通信：
3.2 服務層架構
無頭引擎節點：運行DPEngineCoreProc處理計算
API服務節點：
- AsyncLLM封裝引擎接口
- FastAPI提供REST端點
- DP協調器動態負載均衡
請求生命周期：
四、性能優化與基準測試
4.1 關鍵指標
| 指標 | 定義 |
|---|---|
| TTFT | 首token生成延遲 |
| ITL | token間延遲 |
| TPOT | 單token平均處理時間 |
| Goodput | 滿足SLO的吞吐量 |
4.2 性能權衡模型
批大小影響：
- 小批量：ITL↓，吞吐量↓
- 大批量：ITL↑，吞吐量↑（至飽和點）
4.3 調優工具
- vllm bench latency：測量端到端延遲
- vllm bench throughput：壓力測試峰值吞吐
- 自動SLO優化：動態調整參數滿足延遲約束
最後總結一下
vLLM通過創新記憶體管理、分布式調度與算法優化，在LLM推理場景實現數量級性能提升。其模組化設計支持從單GPU到多節點集群的靈活部署，為高並發AI服務提供基礎架構支撐。当然，主流的LLM推理框架除了vLLM，還有其它幾大框架，具體的選擇根據實際專案需求來定，幾大框架的優勢對比及選型，我這裡也做了一個技術文檔，實力寵粉。粉絲朋友自行領取：《大型語言模型（LLM）推理框架的全面分析與選型指南（2025年版）》
好了，今天的分享就到這裡，點個小紅心，我們下期見。
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