一、vLLM框架概述：为何选择vLLM？

在LLM（Large Language Model）服务化部署的浪潮中，vLLM凭借其高吞吐、低延迟的特性脱颖而出。作为专为Transformer模型设计的推理框架，vLLM通过PagedAttention内存管理和连续批处理（Continuous Batching）技术，解决了传统框架中KV缓存碎片化和请求调度低效的痛点。例如，在GPT-3等千亿参数模型的推理场景中，vLLM的吞吐量较传统方法提升3-5倍，同时延迟降低40%以上。

其核心设计哲学可概括为三点：

1. 内存效率优先：通过PagedAttention机制动态分配KV缓存，避免内存浪费；
2. 异步流水线执行：将模型计算拆分为多个阶段，实现计算与通信的重叠；
3. 弹性批处理：动态调整请求批大小，平衡延迟与吞吐。

二、源码架构：从入口到核心模块

2.1 入口与配置解析

vLLM的启动入口位于vllm/entrypoints/api_server.py，通过FastAPI暴露HTTP/WebSocket接口。配置加载逻辑集中在vllm/config.py，关键参数包括：

class Config:
    def __init__(self):
        self.model = "llama-7b"  # 模型名称
        self.tensor_parallel_size = 1  # 张量并行度
        self.gpu_memory_utilization = 0.9  # GPU内存利用率阈值
        self.max_num_batched_tokens = 4096  # 最大批处理token数

开发者可通过环境变量或YAML文件覆盖默认配置，例如：

export VLLM_GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.85

2.2 核心调度器：LLMEngine

vllm/engine/llm_engine.py中的LLMEngine是框架的心脏，负责请求调度、批处理生成和结果返回。其关键方法包括：

• add_request(request_id, prompt, sampling_params)：接收新请求并加入调度队列；
• step()：执行一个推理步，处理当前批次的token生成；
• get_sequences()：返回已生成的序列。

调度逻辑通过Scheduler类实现，支持两种模式：

1. 贪心调度：优先填充当前批次至最大容量；
2. 时间片调度：为每个请求分配固定时间预算，避免长尾延迟。

三、PagedAttention内存管理：打破KV缓存瓶颈

传统框架中，KV缓存按请求固定分配，导致内存碎片化。vLLM的PagedAttention通过两级结构解决这一问题：

1. 物理块（Block）：固定大小的内存单元（如256KB）；
2. 逻辑页（Page）：由多个块组成的连续存储，映射到注意力头的计算。

源码实现位于vllm/attention/paged_attention.py，核心操作包括：

class PagedAttention:
    def __init__(self, num_heads, head_dim, block_size):
        self.block_size = block_size  # 每个物理块的大小
        self.kv_cache = {}  # 缓存字典，键为请求ID，值为页列表
    def allocate_page(self, request_id):
        # 分配新页并更新缓存
        page = torch.empty((self.num_heads, self.head_dim, self.block_size), device="cuda")
        self.kv_cache[request_id].append(page)

这种设计使得：

• 内存利用率提升：空闲块可被其他请求复用；
• 动态扩展：支持变长序列处理，无需预先分配最大长度。

四、连续批处理：流水线优化的关键

vLLM的连续批处理通过重叠计算与通信实现高效执行。其核心在vllm/engine/batch_manager.py中实现，关键步骤如下：

1. 请求分片：将长序列拆分为多个短片段；
2. 动态批处理：根据当前GPU负载组合片段；

3. 流水线执行：将模型层拆分为多个阶段，例如：

   class PipelineStage(nn.Module):
       def __init__(self, layer_ids):
           self.layers = nn.ModuleList([model.layers[i] for i in layer_ids])
       def forward(self, x):
           for layer in self.layers:
               x = layer(x)
           return x

通过这种设计，vLLM在A100 GPU上实现了90%+的计算利用率，远超传统批处理的60%-70%。

五、性能优化实践：从源码到部署

5.1 内存配置建议

• GPU内存利用率：建议设置在0.8-0.9之间，过高可能导致OOM；
• 块大小选择：256KB-1MB为佳，太小增加管理开销，太大浪费内存。

5.2 批处理参数调优

• 最大批处理token数：根据模型大小调整，例如7B模型建议4096；
• 调度策略选择：短查询优先场景用贪心调度，长文本生成用时间片调度。

5.3 扩展性设计

vLLM支持通过张量并行和流水线并行扩展至多卡场景，配置示例：

config = Config(
    tensor_parallel_size=4,
    pipeline_parallel_size=2
)

六、总结与展望

本文解析了vLLM的核心设计：通过PagedAttention和连续批处理实现高效推理。后续章节将深入分析：

• 分布式训练与推理的协同；
• 与Triton推理服务器的集成；
• 量化与稀疏化的优化路径。

对于开发者而言，理解vLLM的源码不仅有助于解决实际部署中的性能问题，更能为自定义推理框架提供设计灵感。建议从llm_engine.py和paged_attention.py入手，结合调试工具（如Nsight Systems）观察内存访问模式，深入掌握其优化精髓。