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作为分布式大模型推理引擎，vLLM通过分页注意力、连续批处理等核心技术实现高吞吐与低延迟。今天我将深度解析其架构设计。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友。
一、核心引擎架构
1.1 基础组件
- KV缓存管理器：采用分页注意力机制（PagedAttention），将KV缓存划分为固定大小块（默认16 tokens/块），通过内存池动态分配：
- 调度器：支持FCFS/优先级调度，维护等待队列与运行队列，混合处理预填充与解码请求
- 执行器：驱动模型前向传播，支持即时执行与CUDA图优化
1.2 推理流程
1）请求预处理：分词后生成EngineCoreRequest
2）调度阶段：
- 解码请求优先分配KV块
- 预填充请求按令牌预算分块处理
3）模型执行：
- 扁平化批次输入，分页注意力确保序列隔离
4）采样与后处理：根据采样参数生成token，检测停止条件
二、关键技术优化
2.1 分页注意力（PagedAttention）
- 块大小公式：2 * block_size * num_kv_heads * head_size * dtype_bytes
- 内存零碎片：释放块回归资源池实现高效复用
2.2 前缀缓存
- 共享前缀哈希化存储：对16-token完整块计算SHA-256哈希
- 复用机制：后续请求匹配哈希直接调用缓存块
2.3 推测解码
流程：
- 草稿模型（N-gram/EAGLE/Medusa）生成k候选token
- 大模型并行验证k+1个位置概率
- 按接受规则输出有效token
2.4 解耦式P/D架构
- 预填充节点：处理长提示计算，输出KV至缓存服务
- 解码节点：专注token生成，读取共享KV缓存
- 连接器协调：跨节点KV传输实现计算隔离
三、分布式扩展
3.1 多GPU执行（MultiProcExecutor）
- 张量并行：模型层分片至同节点多GPU
- 流水线并行：跨节点分层处理长序列
- 工作进程通过ZMQ实现RPC通信：
3.2 服务层架构
无头引擎节点：运行DPEngineCoreProc处理计算
API服务节点：
- AsyncLLM封装引擎接口
- FastAPI提供REST端点
- DP协调器动态负载均衡
请求生命周期：
四、性能优化与基准测试
4.1 关键指标
| 指标 | 定义 |
|---|---|
| TTFT | 首token生成延迟 |
| ITL | token间延迟 |
| TPOT | 单token平均处理时间 |
| Goodput | 满足SLO的吞吐量 |
4.2 性能权衡模型
批大小影响：
- 小批量：ITL↓，吞吐量↓
- 大批量：ITL↑，吞吐量↑（至饱和点）
4.3 调优工具
- vllm bench latency：测量端到端延迟
- vllm bench throughput：压力测试峰值吞吐
- 自动SLO优化：动态调整参数满足延迟约束
最后总结一下
vLLM通过创新内存管理、分布式调度与算法优化，在LLM推理场景实现数量级性能提升。其模块化设计支持从单GPU到多节点集群的灵活部署，为高并发AI服务提供基础架构支撑。当然，主流的LLM推理框架除了vLLM，还有其它几大框架，具体的选择根据实际项目需求来定，几大框架的优势对比及选型，我这里也做了一个技术文档，实力宠粉。粉丝朋友自行领取：《大型语言模型（LLM）推理框架的全面分析与选型指南（2025年版）》
好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。
