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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​​：

1. 草稿模型（N-gram/EAGLE/Medusa）生成k候选token
2. 大模型并行验证k+1个位置概率
3. 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。