vLLM 架构设计与核心原理

vLLM 是当前最流行的大语言模型推理引擎之一，其核心创新在于 PagedAttention 机制和 Continuous Batching 调度策略，显著提升了 GPU 利用率和推理吞吐量。

vLLM架构总览

整体架构

vLLM 的架构可以分为以下几个核心模块：

LLMEngine：顶层推理引擎，协调调度器、块管理器和模型执行器
Scheduler：请求调度器，决定每步哪些请求参与计算
BlockManager：KV Cache 块管理器，基于虚拟内存思想管理显存
ModelExecutor：模型执行器，负责实际的 GPU 计算前向传播
Worker：分布式工作进程，每个 GPU 对应一个 Worker

python

from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化推理引擎
llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    tensor_parallel_size=2,
    gpu_memory_utilization=0.9,
    max_model_len=4096,
)

# 配置采样参数
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    max_tokens=512,
)

# 批量推理
outputs = llm.generate(["你好，请介绍一下自己"], sampling_params)
for output in outputs:
    print(output.outputs[0].text)

请求处理流程

vLLM 的请求处理遵循以下流程：

请求通过 API Server 进入等待队列
Scheduler 根据显存预算从队列中选取请求
BlockManager 为新请求分配 KV Cache 块
ModelExecutor 执行模型前向计算
生成的 Token 写入对应请求的输出流
完成的请求释放 KV Cache 块

核心优势

vLLM 的 PagedAttention 将 KV Cache 按块管理，避免了传统方案中预分配固定大小显存导致的碎片化问题，显存利用率可提升至 90% 以上。

异步执行模型

vLLM 采用了异步执行架构，CPU 上的调度逻辑与 GPU 上的计算可以重叠执行：

Step 1：Scheduler 在 CPU 上准备下一批次的输入张量
Step 2：GPU 执行当前批次的前向计算
Step 3：两者通过双缓冲机制实现流水线化

这种设计使得调度开销几乎可以完全隐藏在 GPU 计算时间中。

分布式推理支持

vLLM 原生支持张量并行（Tensor Parallelism），通过 NCCL 实现多 GPU 间的通信：

python

# 张量并行推理启动
from vllm import LLM

llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-2-70b-hf",
    tensor_parallel_size=4,  # 4卡并行
    pipeline_parallel_size=1,
)

注意

张量并行度需要与模型的注意力头数对齐。例如 Llama-2-70B 有 64 个注意力头，TP=4 时每个 GPU 处理 16 个头，这是合法的配置。

与传统方案对比

特性	vLLM	HuggingFace TGI	Triton
KV Cache 管理	PagedAttention	连续分配	连续分配
批处理策略	Continuous Batching	Dynamic Batching	Dynamic Batching
显存利用率	~90%	~60-70%	~60-70%
张量并行	原生支持	原生支持	需额外配置

vLLM 架构设计与核心原理 ​

整体架构 ​

请求处理流程 ​

异步执行模型 ​

分布式推理支持 ​

与传统方案对比 ​