vLLM工作原理解析 vLLM是一个高吞吐率的LLM服务引擎，通过PagedAttention技术将KV缓存分成固定大小的块，按需分配内存，避免过度预留和碎片化，并支持请求间共享相同前缀的缓存。同时采用连续批处理，在每一步动态替换已完成请求，保持GPU始终忙碌。vLLM提供与OpenAI兼容的API，易于集成，能显著提升GPU利用率和吞吐量，降低服务成本。文章详细解释了LLM服务的挑战、KV缓存问题、传统方法的浪费，以及vLLM的核心机制和实际应用场景。 vLLM PagedAttention KV缓存 连续批处理 LLM服务 GPU优化 amitiitbhu 发布于 3 天前 23 0 0
