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大模型推理服务优化：vLLM的PagedAttention与连续批处理实现

news 2025/10/24 9:22:18

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一、大模型推理的瓶颈：为什么需要vLLM？

大型语言模型（LLM）推理面临两大核心矛盾：计算密度高（单次推理需数十亿次浮点运算）与内存消耗大。以LLaMA-13B为例，仅KV缓存（Key-Value Cache）存储单个序列就可能占用1.7GB内存，而传统推理系统（如HuggingFace Transformers、FasterTransformer）由于固定内存预分配策略，导致60%-80%的内存因碎片化和过度保留而被浪费。

这种低效内存管理直接限制批处理规模（Batch Size），成为吞吐量的主要瓶颈。例如，ORCA框架虽通过动态调度优化吞吐量，但其基于序列最大长度预留连续内存的策略，在处理长序列或变长请求时仍产生大量内部碎片。vLLM的突破在于引入PagedAttention算法，将操作系统中的虚拟内存分页思想迁移至KV缓存管理，实现近零浪费的内存分配。

二、vLLM核心技术解析：PagedAttention与连续批处理

1. PagedAttention：KV缓存的内存革命

（1）分页机制与块表映射
PagedAttention将每个序列的KV缓存划分为固定大小的块，每个块包含特定数量token的键和值。这些块在物理内存中非连续存储，通过块表（Block Table）映射到序列的逻辑空间。例如，一个长度为1024的序列，若块大小为64，则被划分为16个逻辑块，物理块按需分配：

# 伪代码：PagedAttention的块管理  
class PagedKVCache:  def __init__(self, block_size=64):  self.block_size = block_size  self.physical_blocks = {}  # 物理块池  self.block_tables = {}     # 序列块表：逻辑块→物理块  def allocate_block(self, seq_id):  # 按需分配新物理块  block_id = len(self.physical_blocks)  self.physical_blocks[block_id] = torch.zeros(heads, self.block_size)  return block_id

这种设计使得内存浪费仅发生在序列的最后一个块中，利用率提升至96%以上。

（2）内存共享与写时复制
对于并行采样或集束搜索等场景，多个输出序列可共享同一提示（Prompt）的KV缓存。PagedAttention通过引用计数和写时复制机制安全实现内存共享。例如，在并行采样中，提示的物理块被多个子序列映射，仅当某序列需修改块内容时，才触发复制操作。该机制使复杂采样算法的内存使用降低55%，吞吐量提升2.2倍。

2. 连续批处理：打破静态批处理限制

传统批处理需等待所有请求完成后才能处理新请求，GPU利用率仅60%左右。vLLM的连续批处理允许动态添加新请求至当前计算批次：

动态调度：当批处理中部分序列生成完成时，立即插入等待队列中的新请求。
粒度优化：结合PagedAttention的块级管理，调度器以细粒度调整计算单元。

实测数据显示，vLLM在Llama-7B模型上使GPU利用率从60%提升至90%+，单卡QPS从120增至380。

3. 统一调度器与多优先级队列

vLLM v1版本引入统一调度器，支持推测解码、分块预填充等特性。通过多优先级队列，区分实时交互与后台任务：

# 配置示例：优先级调度  
from vllm import LLM, Config  
config = Config(  model="llama-7b",  scheduler="multi_priority",  # 启用多优先级  gpu_memory_utilization=0.9  
)  
llm = LLM(config)  
# 高优先级请求（实时对话）  
output_high = llm.generate(prompt, priority=0)  
# 低优先级请求（批量分析）  
output_low = llm.generate(prompt, priority=2)