这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器一、推理优化的核心矛盾显存、吞吐与延迟二、vLLM 的基石PagedAttention三、连续批处理让 GPU 永不空闲生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好 这是你第一次使用# LLM 推理部署优化vLLM 推理引擎深度解析与工程实践一、推理优化的核心矛盾显存、吞吐与延迟2026 年大语言模型的参数量已普遍迈过万亿门槛MoE混合专家架构成为主流上下文窗口扩展到百万 token 级别。模型能力跃升的同时推理基础设施的压力呈指数级增长。企业不再满足于能跑起来而是追求跑得稳、跑得快、跑得省。推理优化的核心矛盾有三个一是显存不够用——模型权重、KV Cache、激活值都在抢显存二是吞吐量上不去——GPU 利用率低算力被浪费三是延迟降不下来——用户等不起。要理解这些矛盾先要理解大模型推理的显存账本显存主要消耗在两大板块——模型权重本身的常驻显存以及推理过程中动态生成的中间张量显存。其中 KV Cache 是动态显存占用的绝对核心也是绝大多数显存溢出OOM问题的罪魁祸首。二、vLLM 的基石PagedAttentionvLLM 由加州大学伯克利分校开发是目前最主流的高性能推理框架。它的核心创新是 PagedAttention——一种受操作系统虚拟内存启发的 KV Cache 管理机制。传统方案为每个请求分配连续的显存空间存储 KV Cache导致严重的显存碎片化——碎片率高达 40%-60%。这意味着明明还有大量空闲显存却因为碎片化而无法接纳新的推理请求。PagedAttention 将 KV Cache 切分为固定大小的 Block通常为 16 个 token通过 Block Table 进行逻辑寻址。每个请求的 KV Cache 不再需要连续物理内存而是由多个分散的 Block 组成。这种设计带来三个关键优势一是显存碎片率降至 4% 以下显存利用率大幅提升。二是支持高效的 KV Cache 共享——多个请求的相同前缀如共享的系统提示词共享同一组 Block节省大量显存。三是实现灵活的动态内存分配请求完成即释放新请求随时加入。三、连续批处理让 GPU 永不空闲vLLM 的另一个重要特性是连续批处理Continuous Batching。传统批处理需要等待一个 Batch 中所有请求完成后才能处理下一批导致 GPU 利用率低下——一个慢请求会拖累整个批次。连续批处理允许请求动态加入和离开 Batch当一个请求完成时立即从 Batch 中移除新请求立即加入。这种机制大幅提升了 GPU 利用率是 vLLM 高吞吐量的关键。# 用 vLLM 部署一个 OpenAI 兼容的服务vllm serve Qwen/Qwen3-8B-Instruct\--tensor-parallel-size1\--max-model-len32768\--gpu-memory-utilization0.9\--enable-prefix-caching ## 四、2026 年 vLLM 的四大优化方向2026年vLLM 在 PagedAttention 基础上叠加了四个关键优化方向### 4.1 推测解码Speculative Decoding大模型推理的最大瓶颈是内存带宽而非计算能力。每次生成一个 token都需要从显存中读取整个模型的权重——这就是所谓的memory-bound。 推测解码的核心思路是用小模型猜大模型验Draft Model草稿模型是一个小而快的模型一次预测 K 个候选 tokenTarget Model目标模型一次性验证这 K 个 token。如果第 i 个 token 正确就接受前 i 个 token拒绝后面的从第 i1 个位置继续。这样一次大模型前向传播可能产出多个 token吞吐量大幅提升。 EAGLE 系列是目前推测解码中草稿模型的最佳实践EAGLE1 基于目标模型中间层特征训练草稿模型EAGLE2 改进训练策略提升草稿模型的接受率EAGLE3 引入自适应草稿长度和动态置信度阈值。EAGLE3 在 vLLM 中的实测效果是延迟降低2-4 倍输出质量无损推测解码是严格无损的——被拒绝的 token 不会出现在最终输出中草稿模型额外显存占用约10-15%。### 4.2 分离式 PrefillDisaggregated PrefillPrefill 阶段处理输入提示词和 Decode 阶段逐 token 生成的计算特性完全不同Prefill 是计算密集型Decode 是内存密集型。传统方案把两者混在一起互相拖累。 分离式 Prefill 将 Prefill 和 Decode 阶段分配到不同 GPU专门的 Prefill 节点处理输入专门的 Decode 节点负责生成。这种架构能让每个节点针对自己的阶段做极致优化同时避免长文本 Prefill 阻塞短文本 Decode。### 4.3 前缀缓存Prefix Caching在 Agent 场景中系统提示词、工具定义、Few-shot 示例等前缀高度重复。传统框架对每个请求都从头计算这些共享前缀浪费了70% 以上的 Prefill 算力。 前缀缓存让跨请求共享相同前缀的 KV Cache新请求如果前缀与已缓存的一致直接复用缓存结果无需重新计算。对于多轮对话、Agent 工具调用这类前缀高度重复的场景前缀缓存能带来数量级的性能提升。### 4.4 量化压缩量化是降低显存占用、提升推理速度的重要手段。2026 年FP44-bit 浮点量化成为新趋势进一步降低显存占用。常见的量化方案包括 - AWQActivation-aware Weight Quantization基于激活值分布感知的权重量化精度损失小。 - - GPTQ基于二阶信息的权重量化适合离线量化。 - - FP8/FP4浮点量化硬件支持好推理速度快。bash# 使用 AWQ 量化模型部署vllm serve Qwen/Qwen3-8B-AWQ\--quantizationawq\--max-model-len32768## 五、推理框架选型vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM除了 vLLM还有两个主流框架值得关注 一是 SGLang。由斯坦福大学团队开发核心优势是 RadixAttention——一种更高效的前缀缓存机制在共享前缀场景下性能优于 vLLM。SGLang 还支持更灵活的调度策略适合复杂推理场景。 二是 TensorRT-LLM。由 NVIDIA 开发基于 TensorRT 引擎针对 NVIDIA GPU 做了深度优化单卡性能极致。但部署复杂度高需要编译优化且对非 NVIDIA 硬件支持有限。 选型建议如果追求通用性和生态选 vLLM如果共享前缀场景多、追求极致吞吐试试 SGLang如果硬件是 NVIDIA 且追求单卡极致性能考虑 TensorRT-LLM。## 六、高并发下的负载均衡与调度当并发请求从几十激增到几千甚至上万时框架自身的调度策略、显存管理、请求排队机制以及上层的负载均衡设计直接决定了服务的最终吞吐量和尾延迟tail latency。 生产环境的典型做法是多实例部署 负载均衡器如 Nginx、Envoy分发请求 基于队列长度的动态扩缩容。同时要关注尾延迟——不是平均延迟而是 P99 延迟因为最慢的请求决定了用户体验。## 七、我的几点思考LLM 推理优化是一个系统工程不是装个 vLLM 就完事了。真正的优化路径是先量化当前系统的瓶颈是显存不够、吞吐不足还是延迟超标再有针对性地选择优化手段。 我的建议是不要一开始就追求最先进的技术。先用 vLLM 默认配置跑通加上前缀缓存和连续批处理这两个性价比最高的优化当吞吐量成为瓶颈时再考虑推测解码当显存成为瓶颈时再考虑量化和分离式 Prefill。 最后提醒一点推理优化要服务于业务目标。如果业务是低延迟交互如聊天优先优化延迟如果业务是离线批处理如数据标注优先优化吞吐。不同的业务目标对应完全不同的优化策略。 **Markdown编辑器** 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章了解一下Markdown的基本语法知识。## 新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持除了标准的Markdown编辑器功能我们增加了如下几点新功能帮助你用它写博客1. **全新的界面设计** 将会带来全新的写作体验2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式Markdown **将代码片显示选择的高亮样式** 进行展示3. 增加了 **图片拖拽** 功能你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示4. 全新的 **KaTeX数学公式** 语法5. 增加了支持**甘特图的mermaid语法[^1]** 功能6. 增加了 **多屏幕编辑** Markdown文章功能7. 增加了 **焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置** 等功能功能按钮位于编辑区域与预览区域中间8. 增加了 **检查列表** 功能。[^1]:[mermaid语法说明](https://mermaid.js.org/intro/)## 功能快捷键撤销kbdCtrl/Command/kbdkbdZ/kbd重做kbdCtrl/Command/kbdkbdY/kbd加粗kbdCtrl/Command/kbdkbdB/kbd斜体kbdCtrl/Command/kbdkbdI/kbd标题kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdH/kbd无序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdU/kbd有序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdO/kbd检查列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdC/kbd插入代码kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdK/kbd插入链接kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdL/kbd插入图片kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdG/kbd查找kbdCtrl/Command/kbdkbdF/kbd替换kbdCtrl/Command/kbdkbdG/kbd## 合理的创建标题有助于目录的生成直接输入1次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成1级标题。输入2次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成2级标题。以此类推我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。## 如何改变文本的样式*强调文本* _强调文本_ **加粗文本** __加粗文本__标记文本~~删除文本~~引用文本 H~2~O is是液体。2^10^ 运算结果是1024.## 插入链接与图片链接:[link](https://www.csdn.net/). 图片:带尺寸的图片:居中的图片:居中并且带尺寸的图片:当然我们为了让用户更加便捷我们增加了图片拖拽功能。## 如何插入一段漂亮的代码片去[博客设置](https://mp.csdn.net/console/configBlog)页面选择一款你喜欢的代码片高亮样式下面展示同样高亮的代码片.javascript // An highlighted block var foobar;生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。1注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞​tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。注脚的解释 ↩︎