vLLM：基於 PagedAttention 的高吞吐量 LLM 推理與 Serving 引擎深度解析

vLLM 是由加州大學伯克利分校 Sky Computing Lab 發起並維護的開源大型語言模型推理與 Serving 引擎，旨在為開發者提供快速、易用且低成本的服務化方案。它透過獨創的 PagedAttention 技術實現了注意力鍵值對記憶體的高效管理，結合連續批次處理、分塊預填充及前綴快取等優化手段，顯著提升了服務吞吐量。vLLM 原生支援 200 多種模型架構，涵蓋 NVIDIA、AMD 及多種專用加速器，提供 OpenAI 相容介面、結構化輸出產生及豐富的量化支援，成為 AI 基礎設施中不可或缺的關鍵組件，尤其適合對延遲和吞吐量有嚴苛要求的工程團隊。