什么是vLLM推理引擎

vLLM 是一个高性能、开源的大型语言模型（LLM）推理和部署引擎，旨在解决当前大语言模型在实际应用中面临的性能瓶颈和内存利用率低的问题。它由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 开发，并由社区驱动，广泛应用于生产环境和研究领域。vLLM 的核心目标是通过创新的内存管理机制和优化的推理技术，显著提升 LLM 的推理吞吐量和内存使用效率，从而支持大规模模型的高效部署和推理服务。

核心特性

1. 高吞吐与低延迟
   vLLM 通过引入 PagedAttention 和 连续批处理（Continuous Batching） 技术，显著提升了 LLM 推理的吞吐量和响应速度。与传统方案相比，vLLM 的吞吐量可提升数倍，同时降低了请求处理延迟。例如，与 Hugging Face Transformers 相比，vLLM 的吞吐量最多可提升 24 倍，文本生成推理（TGI）则高出 3.5 倍 。
2. PagedAttention 内存管理机制
   vLLM 的核心技术是 PagedAttention，它通过分页管理 KV 缓存，允许在不连续的内存空间中存储连续的 keys 和 values，从而更灵活地管理显存，接近理论上的最优值。这种机制有效减少了内存碎片化问题，提高了内存利用率 。
3. 广泛的兼容性
   vLLM 支持多种主流 GPU 硬件（如 NVIDIA 和 AMD），并兼容 Hugging Face 生态中的常见模型，如 GPT-2、GPTNeoX、LLaMA、OPT 等。此外，它还提供 OpenAI API 兼容的服务接口，便于应用迁移和集成 。
4. 分布式推理与并行处理
   vLLM 支持分布式推理，能够通过张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）技术，在多 GPU 环境下高效执行推理任务。它还支持并行采样、束搜索（Beam Search）和共享前缀（Prefix Sharing）等复杂解码算法，以适应不同的应用场景 。
5. 高效的 CUDA 内核优化
   vLLM 通过开发多个 GPU 内核（如 Fused reshape and block write、Fusing block read and attention、Fused block copy）来优化 PagedAttention 的内存访问模式，从而进一步提升推理性能 。
6. 易用性与部署灵活性
   vLLM 提供了简单的安装方式（如 pip install vllm），并支持多种部署选项，包括本地部署、云部署（如 Azure、NVIDIA Triton、SkyPilot）以及容器化部署（如 Docker）。它还支持与 OpenAI API 兼容的服务器，方便开发者快速集成和使用 。

应用场景

vLLM 适用于需要处理高并发请求的场景，如开发者编码辅助、知识搜索、自然语言数据库交互、聊天机器人等。它能够高效处理大规模模型（如 CodeLlama 70B、Mixtral 等），并支持从 7B 模型到 70B 模型的无缝扩展 。

与其他推理引擎的对比

与传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers）相比，vLLM 在吞吐量和资源利用率上具有显著优势。例如，与 Orca 和 FasterTransformer 相比，vLLM 在 ShareGPT 和 Alpaca 数据集上的基本采样、并行采样和束搜索任务中表现出更高的吞吐量和更低的延迟 。此外，vLLM 与 DeepSpeed-FastGen 的性能对比也显示，尽管 DeepSpeed-FastGen 在某些场景下有 2.3 倍的性能提升，但 vLLM 在大多数情况下仍表现出色 。

技术优势

• 内存效率：通过 PagedAttention 和内存共享机制，vLLM 有效减少了内存使用，支持更大规模的模型部署。
• 扩展性：vLLM 支持从单 GPU 到多 GPU 的分布式推理，能够灵活应对不同规模的计算需求。
• 灵活性：vLLM 提供了丰富的配置选项和 API 接口，支持自定义采样参数、量化方案和推理策略，满足不同应用场景的需求 。

总结

vLLM 是一个高性能、开源的 LLM 推理和部署引擎，通过创新的 PagedAttention 内存管理和高效的推理优化技术，显著提升了 LLM 的推理性能和资源利用率。它不仅适用于大规模模型的部署，还支持多种硬件平台和应用场景，是当前大语言模型推理领域的重要工具之一。