vLLM 深度解析：PagedAttention 如何让大模型推理更快、更省钱

在生产环境中部署大语言模型（LLM）时，开发者常常会陷入一场与硬件资源的“拉锯战”。你可能会发现，尽管 GPU 的显存已经几乎耗尽，但实际的计算利用率却并不高；或者当用户请求增加时，推理延迟会剧烈波动。这些问题的根源通常在于传统推理引擎处理 Key-Value (KV) 缓存的方式过于低效。vLLM 的出现改变了这一现状，它通过核心技术 PagedAttention，将大模型推理转变为一种高速且低成本的操作。

对于希望避开繁琐基础架构管理的开发者，n1n.ai 等平台通过集成高性能后端，为 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek-V3 等顶级模型提供了极其稳定的 API 访问。然而，深入理解 vLLM 这一底层技术，对于构建高性能 AI 应用至关重要。

LLM 推理中的显存瓶颈：KV 缓存碎片化

要理解 vLLM 为什么具有革命性，首先要看它解决了什么问题：KV 缓存碎片化。在大模型的自回归生成过程中，模型每次只生成一个 token。为了避免重复计算，之前生成的 token 的“键（Key）”和“值（Value）”会被存储在 GPU 显存中，这就是 KV 缓存。

在传统的推理系统中，这种缓存是按连续的内存块分配的。这导致了三个核心痛点：

1. 内部碎片 (Internal Fragmentation)：系统必须为可能的最大序列长度预先分配空间。如果一个请求只生成了 100 个 token，但预留了 2048 个位置，那么剩下的显存就被白白浪费了。
2. 外部碎片 (External Fragmentation)：由于不同请求的长度不一，显存会被切割成许多不连续的小块，导致即使总空闲显存足够，也无法放入新的大请求。
3. 过度预留 (Over-reservation)：为了防止 OOM（显存溢出），系统往往会保守地分配更多内存，导致 GPU 资源利用率低下。

PagedAttention：借鉴操作系统的智慧

PagedAttention 是 vLLM 的核心创新，其灵感源自操作系统中的“虚拟内存”管理。它不再为 KV 缓存分配连续的内存块，而是将其切分为较小的、固定大小的“页（Pages）”。

映射机制详解

在 vLLM 中，一个请求的 KV 缓存被存储在物理上不连续的块中。系统维护着一张 Block Table（块表），用于将逻辑块（Token 序列）映射到物理块（GPU 显存中的实际位置）。当模型在计算注意力机制时，PagedAttention 核（Kernel）会根据需要动态获取这些块。

这种方式实现了近乎零的显存浪费。唯一的浪费仅存在于每个序列的最后一个页面中，但如果页面大小设置合理（例如 16 个 token），这种浪费几乎可以忽略不计。通过这种极致的显存优化，vLLM 可以在同一块 GPU 上承载比传统 Hugging Face 实现多出 2 到 4 倍的并发请求，极大提升了吞吐量。对于使用 n1n.ai 服务的企业来说，这意味着更低的成本和更快的响应速度。

连续批处理 (Continuous Batching)：榨干 GPU 性能

除了内存管理，vLLM 还引入了 连续批处理 (Continuous Batching)。传统的批处理（静态批处理）要求一个 batch 中的所有请求都完成后，才能开始下一个 batch。如果一个请求需要生成 500 个 token，而另一个只需要 10 个，那么 GPU 就会在等待那个长请求时处于半闲置状态。

连续批处理允许 vLLM 在任何一个序列完成时，立即将新请求插入到 batch 中。这种“迭代级别”的调度确保了 GPU 始终在进行有效的计算。对于接入 n1n.ai 的高并发应用场景，这保证了极高的服务可用性和低延迟体验。

vLLM 生态的核心功能亮点

vLLM 已经发展成为一个功能完备的推理套件，以下功能使其在众多引擎中脱颖而出：

• 多量化方案支持：原生支持 AWQ、GPTQ 和 FP8 等量化格式。这意味着你可以在更廉价的硬件上运行像 Llama 3.1 70B 甚至 DeepSeek-V3 这样的大型模型，而精度损失微乎其微。
• 分布式推理：通过集成 Ray 框架，vLLM 可以轻松实现张量并行（Tensor Parallelism），将模型切分到多块 GPU 上运行。这对于显存需求巨大的超大规模模型是必不可少的。
• 投机采样 (Speculative Decoding)：这是一种通过小模型预预测、大模型校验的技术。在特定任务下，它可以让生成速度提升 1 倍以上。
• 前缀缓存 (Prefix Caching)：在 RAG（检索增强生成）场景中，多个查询往往共享相同的系统提示词或背景文档。vLLM 可以缓存这些前缀的 KV 缓存，避免重复计算，显著降低首字延迟（TTFT）。

实战指南：快速上手 vLLM

vLLM 的安装和使用非常直观。你可以将其作为 Python 库调用，也可以直接启动一个兼容 OpenAI 协议的 API 服务器。

安装步骤

pip install vllm

启动 API 服务器

使用一行命令即可为 Mistral-7B 模型启动服务：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model mistralai/Mistral-7B-v0.1

服务器启动后，你可以直接使用 OpenAI 的客户端 SDK 进行调用，这使得迁移现有业务变得极其简单。

Python 代码示例

from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化推理引擎
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=128)

# 执行生成
prompts = ["人工智能的未来是", "PagedAttention 如何工作？"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

for output in outputs:
    print(f"提示词: {output.prompt}")
    print(f"生成结果: {output.outputs[0].text}")

主流推理引擎对比

对于大多数开发者而言，vLLM 在性能和开发体验之间取得了完美的平衡。如果你追求极致的稳定性而不想自己维护集群，使用 n1n.ai 这样的聚合器是最佳选择，它能让你直接享受到这些底层优化带来的红利。

生产环境部署的专业建议

1. 精细化显存配置：使用 --gpu-memory-utilization 参数来控制显存占用。默认值为 0.9，但在多应用部署时，可以根据实际情况调低此值。
2. 开启 CUDA 图 (CUDA Graphs)：在小 batch 场景下，开启 CUDA 图可以显著减少 CPU 开销，进一步降低推理延迟。
3. 多 LoRA 适配器推理：vLLM 支持在同一个基础模型上同时挂载多个 LoRA 适配器，这对于需要为不同用户提供个性化微调模型的场景非常有用。

总结

vLLM 和 PagedAttention 重新定义了 LLM 推理的标准。通过将 GPU 显存视为动态资源而非静态块，vLLM 实现了前所未有的效率。无论你是在构建基于 LangChain 的 RAG 管道，还是在开发高流量的聊天机器人，vLLM 都能提供支撑业务增长的强大吞吐量。随着 AI 技术的飞速演进，掌握这类高效推理工具将成为开发者的核心竞争力。

立即在 n1n.ai 获取免费 API 密钥。