大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（6）：vLLM 为什么能够成为企业级推理事实上的标准？
文章大纲
- 1. 企业级推理技术栈现状（2025）
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- 1. 核心技术创新：PagedAttention 与连续批处理
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- 1.1 PagedAttention：突破 KV-Cache 内存瓶颈
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- 1.1.1 传统 KV-Cache 的内存碎片问题
- 1.1.2 PagedAttention 的核心思想：操作系统分页机制
- 1.1.3 实现细节：块表（Block Table）与物理块管理
- 1.1.4 内存共享与引用计数：优化并行采样与束搜索
- 1.1.5 性能收益：内存利用率提升 10 倍
- 1.2 连续批处理：最大化 GPU 吞吐量
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- 1.2.1 传统批处理的延迟耦合问题
- 1.2.2 连续批处理的核心思想：Token 级动态调度
- 1.2.3 调度器（Scheduler）的核心机制与队列管理
- 1.2.4 调度策略：默认调度与 Chunked Prefill
- 1.2.5 性能收益：吞吐量提升 2-4 倍
- 2. 论文 [2309.06180](https://arxiv.org/abs/2309.06180) 核心创新回顾
- 3. 企业落地 vLLM 的典型架构
- 4. 优势 vs 局限（2025 年视角）
- 5. 选型建议速查表
- 6. 结论
- 参考文献
- 仓库地址
结论先行：
- vLLM 已成为国内企业级 LLM 推理的主流方案之一，在并发量、吞吐量和生态友好度上均处于第一梯队。
- 其**“PagedAttention + 连续批处理”**架构（论文 2309.06180）使内存利用率提升 10×、吞吐量提升 2–4×，是替代 HuggingFace TGI、TensorRT-LLM 的重要选择。
- 对硬件要求较高（NVIDIA GPU + CUDA 11.8/12.x），若资源受限可退而求其次使用 Ollama / LMDeploy。
下面结合论文与企业落地实践，分四点展开。
1. 企业级推理技术栈现状（2025）
| 框架 | 核心技术 | 适用场景 | 国内采用度 |
|---|---|---|---|
| vLLM | PagedAttention、连续批处理、OpenAI 兼容 API | 高并发在线服务（客服、搜索、文档） | 🔥 主流 | </