vLLM：深入解析基於PagedAttention的高吞吐量LLM推論與Serving引擎

vLLM是由加州大學柏克萊分校 Sky Computing Lab 發起並維護的開源大型語言模型推論與 Serving 引擎，旨在為開發者提供快速、易於使用且具成本效益的部署能力。該專案解決了傳統 LLM 推論中的核心痛點，包括記憶體管理效率低落、吞吐量受限以及部署複雜等問題。其標誌性創新為獨創的 PagedAttention 機制，透過分頁式管理注意力鍵值對，大幅釋放被記憶體碎片化的資源。搭配連續批次處理、分塊預填充（Chunked Prefill）與前綴快取（Prefix Caching）等技術，vLLM 達成了業界領先的推論吞吐量。它與 OpenAI 及 Anthropic API 介面相容，支援超過 200 種模型架構，涵蓋解碼器、MoE、多模態與嵌入模型，廣泛應用於高併發生產環境、模型微調服務與邊緣運算場景，是建構大規模 AI 應用的基礎級基建。