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背景

要提高vllm部署的大模型吞吐量，可以从显存利用率优化、多实例部署、参数调优和流程优化等多个维度入手，以下是具体建议：

一、提高 gpu-memory-utilization 的效果与操作

gpu-memory-utilization 控制vllm预分配的GPU内存比例（默认0.9），当前值0.35预留了过多显存，是吞吐量低的重要原因。

• 提升空间：合理提高该值可显著增加批处理能力。例如从0.35提升到0.7-0.8（需根据实际显存占用测试），理论上能将单次批处理量提升1-2倍（具体取决于模型大小）。
• 操作建议：
  1. 先逐步提高至0.6，测试是否出现OOM（内存溢出）错误：

     CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model /home/liuzhiming/.../dir \--port 18889 \--tensor-parallel-size 1 \--max-num-batched-tokens 16384  # 同步增大批处理token上限 \--max-num-seqs 512  # 同步增大序列数上限 \--gpu-memory-utilization 0.6