vllm系统架构图解释
要理解Figure 4（vLLM系统架构图），我们可以从模块功能、组件协作、技术设计意图三个维度逐一拆解：
一、核心模块的功能与角色
1. Scheduler（调度器）
- 功能：作为系统的“大脑”，负责接收用户请求，并将请求分配给不同的Worker（即不同的计算节点）。
- 设计意图：实现请求的负载均衡，确保多个Worker（如Worker 0、Worker 1…Worker N-1）能高效协同处理大量并发请求。
2. KV Cache Manager（KV缓存管理器）
- 子组件：
Block tables（块表）、CPU Block Allocator（CPU块分配器）、GPU Block Allocator（GPU块分配器）。 - 功能：
Block tables：记录KV缓存块在GPU/CPU显存中的物理地址映射（类似操作系统的页表，管理“逻辑块”到“物理块”的映射）。CPU/GPU Block Allocator：负责在**GPU显存（优先）或CPU内存（兜底）**中分配、回收固定大小的KV缓存块（即PagedAttention中的“块”）。
- 设计意图：通过“分块管理+跨设备分配”，解决传统系统的显存碎片问题，同时实现KV缓存的高效共享与动态调度。
3. Worker（工作节点）
- 子组件：
Cache Engine（缓存引擎）、Model Shard（模型分片，如Model Shard 0、Model Shard 1…Model Shard N-1）。 - 功能：
Cache Engine：基于KV缓存管理器提供的块信息，执行PagedAttention算法（即拼接分散的KV块，完成注意力计算）。Model Shard：LLM模型被分片存储在不同Worker上（比如一个70B模型拆分成多个Shard，每个Worker存一个Shard），负责执行模型的前向计算（token生成）。
- 设计意图：通过模型分片+分布式Worker，支持超大模型（如千亿参数模型）的推理，并利用多GPU并行提升吞吐量。
二、组件间的协作流程
以“用户发送一个生成请求”为例，系统的协作逻辑如下：
- 请求接入：Scheduler接收用户的生成请求。
- 调度分配：Scheduler根据负载将请求分配给某个Worker（如Worker 0）。
- 缓存分配：KV Cache Manager通过
GPU Block Allocator为该请求分配GPU显存块（若GPU显存不足，再由CPU Block Allocator分配CPU内存块），并在Block tables中记录块的映射关系。 - 推理计算：Worker的
Cache Engine读取Block tables中的块信息，拼接KV缓存块；同时Model Shard加载模型参数，结合KV缓存执行前向计算，生成新token。 - 结果返回：Worker将生成结果返回给用户，同时KV Cache Manager更新块的使用状态（如新增生成token的KV块）。
三、技术设计的核心意图（结合论文背景）
vLLM的架构是为了解决传统LLM服务中KV缓存碎片多、显存利用率低、吞吐量不足的问题：
- 分块管理（PagedAttention）：通过KV Cache Manager将KV缓存拆分为固定块，避免连续存储导致的内部/外部碎片，提升显存利用率。
- 分布式Worker+模型分片：支持超大模型的推理（单GPU无法容纳全量模型时，分片到多Worker），同时通过多Worker并行处理请求，提升整体吞吐量。
- CPU/GPU混合缓存：GPU显存优先用于性能敏感的KV缓存，CPU内存作为兜底，在显存不足时临时存储，保证请求不被拒绝。
通过这一架构，vLLM实现了“高显存利用率+高吞吐量”的LLM服务能力，这也是论文核心创新点的工程落地体现。
1. 你上面生成的答案中【功能：作为系统的 “大脑”，负责接收用户请求，并将请求分配给不同的 Worker（即不同的计算节点）。】Worker（即不同的计算节点）指的是gpu吗？2. 每个worker里面还有2个白色的框，分别是cache engine 和 model shard请问这2个是什么，有什么作用？？
问题1解答
Worker 不完全等同于 GPU，它是承载计算任务的逻辑单元，其计算资源核心是 GPU，但也包含配套的 CPU、内存等。
- 从硬件角度看：每个 Worker 通常会绑定一张或多张 GPU（比如论文中测试用的 NVIDIA A100 GPU），GPU 是执行 LLM 模型计算（如注意力机制、张量运算）的核心硬件。
- 从逻辑架构看：Worker 是系统层面的“工作节点”抽象，除了 GPU，还需要 CPU 来处理调度、内存管理等辅助任务，以及内存来存储模型参数、中间结果等。所以说 Worker 是包含 GPU 在内的“计算节点”，而非单纯的 GPU。
问题2解答
Cache Engine（缓存引擎）
- 作用：负责 KV 缓存的高效管理与运算加速。
- 基于 PagedAttention 算法，它能将分散存储的 KV 缓存块（这些块可能在 GPU 显存或 CPU 内存中）“虚拟拼接”起来，供注意力计算使用，解决了传统连续存储导致的显存碎片和浪费问题。
- 在推理过程中，快速读取、更新 KV 缓存，支撑大批次请求的并行处理，是提升 LLM 服务吞吐量的关键组件。
Model Shard（模型分片）
- 作用：实现大模型的分布式存储与计算。
- 对于超大规模 LLM（如千亿参数模型），单张 GPU 显存无法容纳完整模型参数。Model Shard 将模型按层或按张量分片，分散存储在不同 Worker 的 GPU 显存中。
- 推理时，不同 Worker 的 Model Shard 协同工作，完成模型的前向传播计算，使得大模型在多 GPU 集群上的高效推理成为可能。