vLLM

vLLM 是什么？

vLLM 是一个开源的大模型推理引擎，专门解决「怎么让 GPU 同时服务更多人、跑得更快」的问题。它的核心武器叫 PagedAttention，让显存的利用率像操作系统管理内存一样精细，吞吐量因此大幅提升。

传统推理的痛点在哪？

显存碎片化
每个请求都会预留一段显存放 KV Cache，但不同请求长度不一，预留多了浪费、少了又不够，碎成一地。
请求排队等待
显存没用好，能同时处理的请求就少，用户只能干等。

PagedAttention 是怎么解决的？

把显存切成「页」
像操作系统用「分页」管内存一样，把 KV Cache 也切成固定大小的小块，按需分配。
只存实际用到的
不再为每个请求预留一大块，而是用到多少、分配多少，碎片几乎消失。
动态批量调度
显存利用好了，就能同时接更多请求，还能智能地把不同请求拼在一起批量计算。

它为什么重要？

vLLM 把「单卡能服务多少用户」这件事推到了新的高度，是很多在线大模型服务背后的引擎。对要上线 AI 应用的人来说，它意味着更低成本、更高并发、更短等待。

一句话记住：vLLM 就是用「分页管理」的思路治好了大模型推理的显存碎片病，让一台 GPU 服务更多人。