标签: vLLM

推理是模型上线后最贵的环节。一个未经优化的 70B 模型推理服务，成本可能比优化后高出 5-10 倍。本文系统梳理大模型推理优化的四大核心技术，带你从原理到实践全面掌握。

一、推理优化的全局视角

大模型推理的核心瓶颈是 内存带宽，而非计算能力。理解这一点是所有优化的起点。

推理瓶颈分析：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    推理过程两阶段                             │
│                                                             │
│  阶段1: Prefill（预填充）                                    │
│  ┌──────────────────────────────────────────┐              │
│  │ 输入所有 prompt tokens → 并行计算         │              │
│  │ 特点: 计算密集型 (compute-bound)          │              │
│  │ 速度: 较快（可并行）                       │              │
│  └──────────────────────────────────────────┘              │
│                       ↓                                     │
│  阶段2: Decode（自回归解码）                                 │
│  ┌──────────────────────────────────────────┐              │
│  │ 逐个 token 生成 → 串行计算                │              │
│  │ 特点: 内存带宽密集型 (memory-bound)       │              │
│  │ 速度: 较慢（不可并行）                     │              │
│  │ 瓶颈: 每步都要读取全部 KV Cache           │              │
│  └──────────────────────────────────────────┘              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

郑天祺2026/7/3大约 18 分钟

vLLM 与 PagedAttention：大模型高性能推理服务实战

大语言模型是AI领域的革命性技术，它为自然语言处理和智能应用提供了强大的能力。
本文介绍了大模型的核心概念和应用方式，帮助你进入AI应用开发领域。

自己部署大模型，最痛的就是推理慢、显存不够。vLLM 凭借 PagedAttention 技术，吞吐量比 HuggingFace Transformers 高 24 倍，是目前最主流的开源推理框架。

一、为什么需要 vLLM

1.1 原生推理的问题

HuggingFace Transformers 原生推理：
  - 每个 request 预分配最大 KV Cache 空间（如 2048 tokens）
  - 实际只用了 200 tokens → 90% 显存浪费
  - 无法批量并发：每个 request 独占显存
  - 吞吐量：~50 tokens/s（7B 模型，A10 GPU）

郑天祺2026/6/27大约 6 分钟