vLLM 是一个高性能的大语言模型推理引擎，通过创新的技术实现了显著的性能提升。

核心特性

PagedAttention

vLLM 的核心创新在于 PagedAttention 技术，它借鉴了操作系统中的虚拟内存分页思想：

• 将 KV Cache 分割成固定大小的块
• 动态分配和释放内存
• 消除内存碎片

Continuous Batching

持续批处理技术可以：

1. 动态添加新请求到运行批次
2. 及时移除完成的请求
3. 最大化 GPU 利用率

性能对比

相比传统推理引擎，vLLM 可以实现：

| 指标 | 提升倍数 | |------|----------| | 吞吐量 | 2-4x | | 延迟 | 降低 50% | | 内存利用率 | 提升 30% |

使用示例

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b")
outputs = llm.generate(["Hello, AI!"])

总结

vLLM 代表了 LLM 推理优化的前沿技术，是部署大模型的理想选择。