vLLM推理引擎

vLLM 是当前最流行的高性能大模型推理引擎。它最核心的贡献是 PagedAttention：把 KV Cache（Key-Value 缓存，用于避免重复计算历史 token）像操作系统的虚拟内存那样分页管理，显著减少显存碎片与浪费，使显存利用率提升数倍，从而在同一张卡上同时服务更多请求。对自建推理服务的团队而言，它几乎是默认选项。

关键特性

• PagedAttention：分页管理缓存，降低显存浪费，提升并发能力。
• 连续批处理：动态把新请求插入正在执行的批次，避免等待整批结束。
• 张量并行：把模型切分到多张卡，支撑更大的模型与更高吞吐。
• 量化支持：兼容 AWQ、GPTQ 等方案，在有限显存下运行更大的模型。
• 前缀缓存与投机解码：相同系统提示只计算一次；用小模型起草、大模型验证来加速生成。

使用方式

通常以服务形式启动：安装后指定模型名称与端口，即可得到一个兼容主流接口的 HTTP 服务，现有应用改一个地址就能接入。它也提供离线批量推理接口，适合评测与数据生成。由于默认走 Python 生态，与模型仓库的权重格式天然兼容，模型更新后一般无需额外转换，团队可以快速试跑新模型。

同类方案对比

• SGLang：同样面向高吞吐，在部分结构化生成场景表现出色。
• TensorRT-LLM：厂商官方方案，在特定硬件上优化充分，但绑定较紧。
• llama.cpp：面向CPU与端侧，资源占用低，适合本地运行。
• Ollama：在 llama.cpp 之上做桌面友好封装，胜在易用。

实践要点

• 按显存定并发：上下文长度与并发数直接决定显存需求，需压测确定上限。
• 分别测量两个延迟：首字延迟与生成速度是不同指标，吞吐高不代表交互体验好。
• 量化是权衡：低比特能省显存，但可能影响输出质量。
• 做好监控：排队长度、缓存命中率与显存水位是排障的关键信号。

常见误区

• 以为引擎能弥补小显存：它优化的是效率，不是容量。
• 只看吞吐不看质量：激进批处理与量化可能改变输出分布。
• 忽视冷启动与加载时间：大模型加载耗时明显，扩容需要提前预热。