探索vLLM：实现LLM推理吞吐量飞跃 – wiki大全

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探索 vLLM：实现 LLM 推理吞吐量飞跃

摘要

随着大型语言模型（LLM）在各个领域的广泛应用，如何高效、低成本地部署和服务这些模型成为了业界面临的关键挑战。传统的LLM推理服务往往受限于高延迟和低吞吐量，难以满足高并发场景的需求。本文将深入探讨 vLLM，一个为LLM推理提供革命性优化方案的开源库和推理引擎。vLLM 通过引入 PagedAttention、连续批处理等多项创新技术，显著提升了LLM的推理吞吐量和内存效率，为LLM的规模化应用铺平了道路。

引言

近年来，以GPT系列、Llama等为代表的大型语言模型（LLM）取得了惊人的进展，它们在自然语言理解、生成、问答等任务上展现出强大的能力，并正在深刻改变人机交互的方式。然而，LLM庞大的模型规模和巨大的计算需求，使得其在实际部署和服务过程中面临着严峻的挑战。尤其是在多用户、高并发的生产环境中，如何最大限度地提高推理吞吐量（即单位时间内处理的请求或生成的令牌数量），同时控制推理延迟，是LLM服务成功的关键。

传统的LLM推理框架在处理并发请求时，往往采用静态批处理（Static Batching）等方式，导致GPU利用率低下和内存碎片化。这不仅限制了系统的承载能力，也增加了运营成本。为了克服这些瓶颈，社区涌现出了许多优化方案，其中 vLLM 作为一款高性能的LLM推理引擎脱颖而出，以其卓越的吞吐量表现和内存效率，正迅速成为LLM服务领域的焦点。

vLLM 核心优势

vLLM 是一个专为大型语言模型设计的高性能推理服务引擎。其核心目标是解决LLM推理中的两大难题：高吞吐量和内存效率。vLLM 不仅仅是一个简单的推理框架，它通过一系列底层优化和创新算法，实现了对GPU资源的极致利用，从而在LLM服务中带来了显著的性能提升。作为一个开源项目，vLLM 也为研究人员和开发者提供了一个灵活且强大的平台，用于构建和部署下一代AI应用。

vLLM 实现高吞吐量的关键技术

vLLM 能够实现推理吞吐量的飞跃，并非依赖单一技术，而是整合了一系列创新且高效的优化策略：

  1. PagedAttention（分页注意力机制）
    传统的LLM推理中，注意力机制的Key和Value (KV) 状态会在GPU内存中以连续块的形式存储。然而，不同请求的序列长度差异大，导致KV缓存的内存分配效率低下，产生大量内存碎片，并限制了批处理大小。PagedAttention 借鉴了操作系统中虚拟内存分页的思想，将KV缓存的内存非连续地存储在物理页中。这种机制极大地减少了内存浪费，使得GPU能够容纳更多的并发请求，从而允许更大的批处理量，显著提升了吞吐量。

  2. Continuous Batching（连续批处理）
    与传统的静态批处理不同，vLLM 采用了连续批处理技术。在静态批处理中，请求需要等待批次满员或达到预设超时才开始处理，这会导致GPU在等待过程中处于空闲状态。连续批处理则能够动态地将新到达的请求合并到正在进行的批次中，或者在当前批次完成生成后立即开始处理新请求。这种动态调度策略最大化了GPU的利用率，避免了不必要的空闲时间，是实现高吞吐量的核心机制之一。

  3. 优化过的 CUDA 内核
    为了充分发挥GPU的计算能力，vLLM 集成了多项高度优化的CUDA内核。这包括：

    • FlashAttention: 一种高效的注意力机制算法，通过减少HBM（高带宽内存）访问，大幅加速注意力计算。
    • FlashInfer: 进一步优化了LLM推理的关键操作，例如KV缓存的读写和线性层计算，进一步提升了推理速度。

  4. 量化支持 (Quantization Support)
    量化是减小模型大小和加速推理的常用技术。vLLM 提供了对多种量化方法的原生支持，例如 GPTQ、AWQ (Activation-aware Weight Quantization)、INT4、INT8 甚至 FP8 等。通过将模型权重和/或激活值从浮点数转换为低精度整数，量化可以显著减少内存占用和计算量，通常在不显著牺牲模型准确性的前提下，提升推理性能。

  5. 前缀缓存 (Prefix Caching)
    在多轮对话或基于相同指令进行多条生成的场景中，用户请求往往会共享相同的前缀。vLLM 的前缀缓存机制能够识别并缓存这些共享的前缀所产生的KV块。当新的请求带有已缓存的前缀时，可以直接重用这些KV块，避免重复计算，从而节省了大量的计算时间和内存资源，尤其对提升对话式AI应用的效率至关重要。

  6. 分块预填充 (Chunked Prefill)
    对于包含长提示词的请求，预填充（Prefill）阶段的计算量通常很大。分块预填充技术将大提示词分解为更小的块进行处理，有效地平衡了计算密集型的预填充操作和内存密集型的解码（Decoding）操作。这种策略有助于缓解长序列处理带来的内存压力，并优化整体的吞吐量和延迟。

  7. 推测解码 (Speculative Decoding)
    推测解码是一种降低LLM推理延迟的先进技术。它利用一个较小的、计算成本较低的“草稿模型”来快速预测未来的token序列。然后，大型主模型只需要验证这些预测的token，而不是从头开始生成。如果预测正确，可以一次性接受多个token，从而显著加速生成过程。

  8. 分布式推理 (Distributed Inference)
    对于超大型LLM，单张GPU可能无法承载整个模型，或者为了追求更高的吞吐量，需要将模型部署到多张GPU甚至多个节点上。vLLM 提供了强大的分布式推理能力，支持多种并行策略：

    • Tensor Parallelism (TP): 将模型的张量（如权重矩阵）在不同GPU之间进行分割。
    • Pipeline Parallelism (PP): 将模型的不同层或阶段分配给不同的GPU，形成流水线。
    • Data Parallelism (DP): 在不同GPU上复制完整的模型，处理不同的数据批次。
    • Expert Parallelism (EP): 在稀疏专家模型（如MoE）中，将不同的专家模块分配给不同的GPU。
      这些并行策略的组合使用，使得 vLLM 能够有效地在各种硬件配置上扩展LLM的推理能力。

性能表现与基准测试

vLLM 在性能方面取得了令人印象深刻的成果。根据官方和社区的基准测试结果，vLLM 相较于Hugging Face Transformers等传统框架，在吞吐量上实现了高达24倍的提升。在NVIDIA H100等最新GPU上，vLLM 在处理Llama 3 8B和Llama 3 70B等主流模型时，也展现出卓越的性能优势。

vLLM 项目本身也提供了详细的工具和脚本，允许用户自行进行性能基准测试。这些测试通常关注以下核心指标：
* 吞吐量 (Throughput): 每秒生成的令牌数量（tokens/second）。
* 延迟 (Latency): 包括“首次令牌时间（Time to First Token）和“每输出令牌时间（Time Per Output Token）”。
* GPU利用率 (GPU Utilization): GPU在推理过程中被有效利用的程度。

这些数据充分证明了 vLLM 在优化LLM推理服务方面的巨大潜力。

结论

vLLM 的出现，标志着大型语言模型推理服务领域的一个重要里程碑。通过 PagedAttention、连续批处理、优化的CUDA内核、量化支持、前缀缓存、分块预填充、推测解码以及强大的分布式推理能力等一系列创新技术的协同作用，vLLM 成功地克服了LLM推理中的诸多瓶颈，实现了吞吐量的显著飞跃。

vLLM 不仅为开发者提供了一个高效、可扩展的LLM服务解决方案，也降低了部署和运营LLM的成本。随着LLM技术的持续演进，vLLM 将继续发挥关键作用，推动LLM在更广泛的场景中实现更高效、更具成本效益的落地应用。探索 vLLM，就是探索LLM服务未来的无限可能。

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