什么是vLLM

大模型“魔法”加速器：深入浅出vLLM

想象一下，你是一家异常繁忙的餐厅老板，你的主厨（也就是当下最热门的“大语言模型”，简称LLM）拥有惊人的烹饪技艺，能根据顾客的各种需求（文本输入）变出美味佳肴（生成回答）。然而，这家餐厅面临着一个大问题：顾客点餐的速度越来越快，而主厨虽然手艺精湛，但每次只能一道菜一道菜地做，厨房的效率低下，导致顾客等待时间超长，而且食材（计算资源）和厨房空间（内存）的浪费非常严重。

随着人工智能的飞速发展，大型语言模型（LLM）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，它们能写诗、编程、翻译甚至聊天，就像那位无所不能的主厨。然而，这些庞大模型的推理过程（即“做菜”过程）却是一个巨大的挑战，它们对计算资源的需求极高，速度慢，成本也高。为了解决这些问题，一个明星级的“厨房管理系统”应运而生，它就是我们今天要介绍的主角——vLLM。

什么是vLLM？

vLLM全称是“Virtual Large Language Model”，它不是一个具体的语言模型，而是一个专门为大语言模型推理加速而设计的开源高性能推理引擎。你可以把它理解为一套极其智能的厨房管理系统，它的任务是确保主厨（LLM）在处理海量订单时，能以最快、最有效率的方式工作，最大化利用厨房（GPU）的每一个角落，同时尽量减少食材（内存）的浪费。

大模型推理的困境：为何需要vLLM？

为什么说大模型的推理很困难呢？让我们继续用餐厅来打比方：

  1. 计算量巨大，每一道菜都超级复杂：LLM的每一次回答，都需要进行海量的计算，就像主厨每次制作的都是一道道需要精雕细琢的米其林大餐，耗时耗力。
  2. “记忆”负担沉重（KV Cache）：主厨在烹饪每道菜时，为了确保味道连贯，会把之前用到的所有复杂配料和烹饪心得（大模型中的“注意力键”Key 和“注意力值”Value，简称KV Cache）都堆在工作台上。这些“记忆”会随着菜品复杂度的增加而不断累积，占据大量宝贵的厨房工作台空间（显存）。传统方式下，即使菜品很多，每道菜的记忆区域是固定的，导致大量空闲但被占用的空间，造成严重的内存碎片化和浪费。
  3. 效率低下，顾客等待时间长（低吞吐量）：传统餐厅通常采用“一道菜做完再做下一道”的方式。如果同时有几十上百位顾客点餐，主厨必须顺序完成，这导致很多顾客需要长时间等待，也就是模型的“吞吐量”很低。

这些困境共同导致了大模型推理的速度瓶颈、高延迟和高昂的运营成本。

vLLM的魔法：两大核心技术

vLLM的厉害之处在于它引入了两项革命性的技术，从根本上解决了上述难题：PagedAttention（分页注意力机制）和Continuous Batching（连续批处理）。正是凭借这两项创新，vLLM能够将LLM的吞吐量提升高达24倍，同时大幅降低延迟和硬件成本。

1. PagedAttention（分页注意力机制）：智能的“记忆”管理大师

为了解决“记忆”负担沉重的问题，vLLM提出了PagedAttention机制。这就像是给主厨配备了一个极其智能的配料管理系统：

  • 传统方式的浪费：以前，主厨每开始一道新菜，就会划定一块固定大小的工作台区域来放置这道菜的配料和心得。但菜品的实际复杂度和所需配料量是不同的，有时菜很简单，这块区域大部分都空着；有时一放就是一堆，但不管用不用，这块区域都被“预定”了，其他菜也不能用。这导致了厨房空间巨大的浪费。

  • PagedAttention的创新：PagedAttention机制的灵感来源于操作系统中的虚拟内存管理技术。它不再为每道菜预留固定大小的空间，而是将每道菜的“记忆”（KV Cache）切分成许多小份的“记忆块”（Page）。当主厨需要某个“记忆块”时，系统会动态地从一个公共的“记忆库”中分配一块物理空间给它。这些物理空间不一定是连续的，就像图书馆里的书可能分开放置，但目录（Block Table）会准确记录每一页的位置。

    更妙的是，如果多道菜有共同的、重复的“记忆”（例如，所有顾客都点了同一道开胃菜，或者某个菜的制作初期步骤是相同的），PagedAttention可以让它们共享这些“记忆块”。只有当它们开始产生不同的“记忆”（菜品产生了独有的变化）时，系统才会复制并为新的部分分配独立的记忆块（写时复制，Copy-on-Write机制）。

    效果：通过这种方式，PagedAttention大大减少了KV Cache的内存浪费，显存利用率接近100%，传统LLM推理引擎的内存浪费可能高于96%，而vLLM能减少到不足4%。这意味着厨房工作台不再堆满无用配料，主厨有更多空间同时处理更多订单。

2. Continuous Batching（连续批处理）：流水线式的订单处理专家

为了解决效率低下的问题，vLLM引入了Continuous Batching技术。这好比餐厅引入了一套智能化、流水线式的订单处理系统：

  • 传统批处理的不足：以前的批处理模式是“静态批处理”，就像餐厅攒够了一批订单（比如10个披萨），主厨一起制作这10个披萨，等所有披萨都烤完上桌了，才开始处理下一批订单。如果某个披萨需要额外加料，耗时很长，后面所有顾客都得等着。

  • Continuous Batching的创新：Continuous Batching就像是持续流动的订单处理。系统会动态地将正在进行中的（尚未完成的）和新来的（刚刚点餐的）顾客订单巧妙地组合在一起，并以最快的速度将它们送进主厨的“制作流水线”。一旦有订单完成或有新的GPU资源空闲下来，系统会立即将新的或等待中的订单补充进去，而不是等到一个批次全部完成。它会持续地将可用请求分批次送入LLM，只要GPU有空闲，就绝不让它停下来等待。

    效果：Continuous Batching极大地提高了GPU的利用率，使得大模型能够不间断地处理请求，就像一个智能的交通指挥系统，时刻保持道路畅通。这使得vLLM能够实现比传统方案高出数倍甚至数十倍的吞吐量，同时显著降低用户请求的响应延迟。

vLLM带来的改变

vLLM的出现，为大模型领域带来了革命性的影响：

  • 性能飞跃：根据某些基准测试，vLLM的吞吐量比Hugging Face Transformers（一个常用的LLM开源库）高出24倍。其最新版本更将吞吐量提高了2.7倍，延迟减少了5倍。这意味着同样的时间和资源，可以处理更多的请求，响应速度也更快。
  • 成本大幅降低：更高效的资源利用意味着处理LLM所需的GPU数量更少。有案例显示，使用vLLM后，处理相同流量所需的GPU数量减少了50%。这对于企业和开发者来说，无疑是巨大的利好。
  • 更广泛的兼容性和开放性：vLLM不仅兼容NVIDIA GPU，还在积极扩展对AMD GPU、Intel GPU、AWS Neuron、Google TPU等多种硬件的支持。它支持包括LLaMA、GPT-2在内的多种流行模型架构，并且能够轻松与Langchain等框架集成。作为一个开源项目，vLLM促进了社区的创新和发展。
  • 简单易用：vLLM提供了与OpenAI API兼容的服务器接口，使得开发者可以无缝集成到现有应用中，无需对模型代码进行修改即可部署。

最新进展与展望

vLLM项目持续活跃并迅速发展。2025年1月，vLLM发布了V1 Alpha版本，这是一个重要的架构升级，带来了1.7倍的速度提升，并增加了对多模态的支持。此外，vLLM还在不断优化其量化支持（例如bitsandbytes, QQQ, FP8 KV缓存），并支持更广泛的模型架构。

可以说，vLLM正在成为大模型推理领域的行业标准和驱动力。

总结

vLLM就像是大模型餐厅里那位无声的英雄——一套高效而智能的厨房管理系统。它通过PagedAttention巧妙地管理“记忆空间”，杜绝浪费；再通过Continuous Batching流水线式地处理订单，让每一份计算资源都发挥最大价值。正是这两项“魔法”，让大语言模型能够更快、更便宜、更高效地服务于我们，将先进的AI技术普惠到更广泛的应用场景中。未来，有了vLLM这样的技术，我们可以期待大模型在各个领域发挥更大的潜力，真正走进千家万户。