加速 LLM 推理：深入了解 vllm 引擎

随着大语言模型（LLM）以前所未有的速度发展并深入各个应用领域，如何高效、经济地进行模型推理成为了一个核心挑战。模型的规模越来越庞大，虽然训练一次模型的成本很高，但更普遍、持续的成本来自于推理阶段——每次用户与模型交互都需要进行一次或多次推理计算。高昂的推理成本和潜在的延迟，极大地限制了 LLM 的广泛部署和实时应用。

正是在这样的背景下，各种 LLM 推理优化技术和高性能推理引擎应运而生。其中，vLLM 凭借其卓越的吞吐量和低延迟特性，迅速在社区中赢得了广泛关注，并成为了许多生产环境的首选。vLLM 的核心创新之一是其独特的 KV Cache 管理机制——PagedAttention。本文将深入探讨 vLLM 如何通过 PagedAttention 以及其他优化手段，实现对 LLM 推理的显著加速。

一、LLM 推理面临的挑战

在深入了解 vLLM 之前，我们首先需要理解 LLM 推理的难点所在。一个典型的 LLM 推理过程是自回归的，即模型生成下一个 token 需要依赖于所有之前生成的 token。这带来了几个主要的挑战：

巨大的模型参数： LLM 通常拥有数十亿甚至数千亿的参数，这需要庞大的显存来加载模型本身。
计算密集型： 每生成一个 token，模型需要进行一次完整的正向传播计算，涉及大量的矩阵乘法等操作。这需要强大的计算能力。
内存带宽瓶颈： 在推理过程中，模型需要频繁地从显存中读取参数和中间激活值，内存带宽往往成为限制推理速度的关键因素。
KV Cache 的开销与管理： 这是 LLM 推理中一个尤为突出的问题。在Transformer架构中，为了避免在生成每个新 token 时都重新计算所有先前 token 的 Key (K) 和 Value (V) 向量，会将这些向量缓存起来，这被称为 KV Cache。
- KV Cache 庞大： KV Cache 的大小与序列长度成正比。对于长序列，KV Cache 会占用大量的显存。一个拥有数千亿参数、支持长上下文的 LLM，其 KV Cache 甚至可能比模型参数本身占用更多显存。
- KV Cache 动态变化： 不同请求的输入长度和输出长度都不同，导致每个请求所需的 KV Cache 空间是动态变化的。
- 显存碎片化： 当同时处理多个变长请求时，为每个请求分配连续的 KV Cache 显存块会导致显存碎片化，使得显存无法被高效利用，限制了可以同时处理的最大请求数（即批处理大小）。
- Batching 的低效性： 传统的静态批处理（Static Batching）会等待一定数量的请求积累后再一起处理。这种方式可能导致“队头阻塞”（Head-of-Line Blocking），即短请求需要等待长请求完成批处理后才能得到结果，增加了延迟。同时，由于批处理中所有请求都需要 Padding 到最长序列的长度进行计算，如果序列长度差异很大，会浪费大量计算资源。

这些挑战综合起来，使得 LLM 推理在保证低延迟的同时实现高吞吐量变得异常困难。

二、vLLM 引擎的诞生与核心优势

vLLM 由伯克利大学的研究人员开发，其核心目标是构建一个高性能、易于使用且通用的 LLM 推理服务引擎。vLLM 的设计灵感来源于操作系统中的虚拟内存和分页机制，其最显著的创新点在于提出了 PagedAttention 机制来解决 KV Cache 管理的难题。

vLLM 的主要优势包括：

极致的吞吐量： 在相同的硬件条件下，vLLM 通常比其他推理引擎提供更高的请求吞吐量，尤其是在高并发、变长请求的场景下。
较低的延迟： 通过高效的调度和计算，vLLM 能够在高负载下依然保持较低的平均延迟。
高效的显存利用： PagedAttention 显著减少了 KV Cache 的显存开销和碎片化，允许在有限的显存下处理更多的请求或更长的序列。
易用性： vLLM 提供了简洁的 Python API，支持 Hugging Face 等主流格式的模型，集成和部署相对便捷。

这些优势使得 vLLM 成为部署 LLM 推理服务的一个极具吸引力的选择。

三、vLLM 的核心加速技术：PagedAttention 深度解析

vLLM 能够实现高性能的关键在于其对 LLM 推理工作负载的深刻理解和创新的解决方案，其中 PagedAttention 是基石。

3.1 PagedAttention：KV Cache 的分页管理

传统的 KV Cache 管理方式是为每个序列分配一块连续的显存区域来存储其 KV 向量。这就像操作系统早期为每个程序分配连续的内存块。当程序（或序列）大小不一时，释放和分配内存会导致大量外部碎片，大块内存难以分配，总的可用内存减少。

PagedAttention 受操作系统分页机制的启发，将 KV Cache 的显存管理方式彻底改变：

块状分配： PagedAttention 不再为整个序列分配连续的 KV Cache 显存，而是将 KV Cache 分割成固定大小的“块”（Blocks）。每个块包含固定数量的 token 的 K 和 V 向量。
非连续存储与块表映射： 这些 KV Cache 块可以分散地存储在显存中的任何可用位置，它们之间无需物理连续。vLLM 维护一个类似于操作系统页表的“块表”（Block Table），记录每个序列的逻辑位置（例如，第 i 个 token 的 KV 向量）对应存储在哪个物理显存块中。
注意力计算与块表结合： 在计算 Attention 时，vLLM 的自定义 CUDA Kernel 不再需要访问连续的显存区域，而是通过查询块表来找到当前序列所需的所有 KV Cache 块的物理位置，然后从这些非连续的块中读取 KV 数据进行计算。

为什么 PagedAttention 有效？

消除显存碎片： 由于 KV Cache 以固定大小的块为单位进行分配和释放，显存碎片被大大减少，类似于操作系统中的内部碎片（每个块可能最后一点空间未用满），但避免了难以分配大块内存的外部碎片问题。
提高显存利用率： 显存可以更紧凑地被填充，使得在相同的总显存下，可以存储更多序列的 KV Cache，从而支持更大的批处理大小或更长的序列。
灵活的内存管理： 新的 token 生成后，只需为其分配新的 KV Cache 块，并更新块表；序列生成结束后，其占用的块可以立即被回收，供其他请求使用。这使得 KV Cache 的分配和回收变得非常灵活高效。
支持 KV Cache 共享： PagedAttention 的块状结构还天然支持 KV Cache 共享。例如，在并行采样（parallel sampling）或推测采样（speculative sampling）中，多个候选序列可能共享同一个前缀的 KV Cache。PagedAttention 可以让这些序列的块表指向相同的物理 KV 块，从而避免重复存储和计算共享前缀的 KV Cache，进一步节省显存和计算资源。

通过 PagedAttention，vLLM 彻底解决了困扰传统 LLM 推理引擎的 KV Cache 碎片化和低效管理问题，是其实现高性能的关键所在。

3.2 连续批处理 (Continuous Batching)

除了 PagedAttention 优化 KV Cache 管理，vLLM 在请求调度层面也采用了创新的“连续批处理”（Continuous Batching，有时也称为动态批处理 Dynamic Batching）。

传统的推理服务通常使用静态批处理，这意味着引擎会等待一定数量（或达到某个最大长度）的请求积累后，将它们一起送入模型进行一个推理步骤（生成一个 token），然后等待所有请求都完成当前步骤后，再进行下一个步骤。这种方式的问题在于，如果一个批次中有一个请求需要生成很长的序列，所有其他短请求都必须等待它完成整个生成过程，导致高延迟和资源浪费（为短请求 Padding）。

vLLM 的连续批处理机制则更加灵活高效：

动态构建批次： vLLM 不会等待固定数量的请求。一旦有请求到达并且 GPU 有计算能力，vLLM 就会尝试将其加入当前的批处理中。
流式处理： GPU 持续不断地处理当前批次中的请求。每当一个请求生成一个 token，其结果会被立即记录，并且 vLLM 会检查是否有新的请求可以加入批次，或者是否有请求已经完成生成可以从批次中移除。
避免队头阻塞： 由于请求可以动态地加入和移除批次，短请求可以更快地完成并离开批次，而无需等待批次中最长的请求。这显著降低了短请求的延迟。
最大化 GPU 利用率： 通过不断地填充和清空批次，vLLM 努力确保 GPU 始终有计算任务执行，避免了静态批处理中等待请求积累或等待长请求完成而导致的空闲时间，从而最大化了 GPU 的吞吐量。

连续批处理与 PagedAttention 相结合，形成了一个强大的组合：PagedAttention 解决了 KV Cache 的内存问题，使得更大、更灵活的批次成为可能；连续批处理则负责高效地调度和管理这些请求，确保 GPU 资源得到充分利用，并降低用户可感知的延迟。

3.3 优化的 CUDA Kernel

除了高层面的算法和调度优化，vLLM 的高性能也离不开底层的优化实现。vLLM 实现了高度优化的 CUDA Kernel，用于执行注意力计算、前馈网络等核心计算密集型操作。

这些底层优化包括但不限于：

Kernel Fusion (算子融合): 将多个连续的计算操作（例如，Attention 计算中的 Query, Key, Value 投影、缩放、softmax、加权求和等）融合成一个或少数几个 CUDA Kernel 执行，减少了显存的读写次数和 Kernel 启动开销。
高效的矩阵乘法： 利用 NVIDIA GPU 的 Tensor Cores 等硬件特性，通过 cuBLAS 或自定义 Kernel 实现高效的矩阵乘法。
最大化显存带宽利用： 精心设计的 Kernel 访问模式，以最大化显存带宽利用率，减少数据读取延迟。

这些底层的精心优化确保了 PagedAttention 和连续批处理等高层策略能够真正在硬件上发挥出最大的潜力。

四、vLLM 的实际使用和生态

vLLM 在设计时也考虑了易用性，这使得它能快速被开发者和企业所接受。

简单的 API： vLLM 提供了简洁的 Python API，加载模型、进行推理（包括流式输出）都非常直观。例如：

“`python
from vllm import LLM

Load a model

llm = LLM(model=”meta-llama/Llama-2-7b-hf”)

Generate texts from prompts

prompts = [
“Hello, my name is”,
“The president of the United States is”,
“The capital of France is”,
“The future of AI is”,
]
outputs = llm.generate(prompts, max_new_tokens=50)

Print the outputs.

for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f”Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}”)
“`
广泛的模型支持： vLLM 与 Hugging Face 生态系统紧密集成，原生支持加载绝大多数基于 Transformer 架构的 Hugging Face 模型（例如 Llama, Mistral, GPT-2, T5, Bloom 等），无需进行复杂的模型转换。
量化支持： 为了进一步降低显存需求和提高推理速度，vLLM 支持多种模型量化技术，如 AWQ (Activation-aware Weight Quantization) 和 GPTQ (GPT-like Post-Training Quantization)。这使得在消费级 GPU 上运行更大模型成为可能。
分布式推理： vLLM 支持使用多个 GPU 进行模型并行（tensor parallelism）和管道并行（pipeline parallelism），以支持超大型模型的推理，或在多卡环境下进一步提高吞吐量。
Serving 集成： vLLM 可以作为一个独立的推理服务启动，通过 OpenAI 兼容的 API 或其他接口对外提供服务，方便集成到现有应用中。

这些特性使得 vLLM 不仅是研究人员进行性能优化的工具，更是工程师在生产环境中部署 LLM 推理服务的强大框架。

五、vLLM 与其他推理引擎的比较

当前市面上有许多 LLM 推理引擎，如 Hugging Face TGI (Text Generation Inference)、NVIDIA FasterTransformer (已演变为 TensorRT-LLM)、DeepSpeed-MII、OpenVINO 等。它们各有侧重和优势：

Hugging Face TGI： 也是一个流行的 LLM 推理服务框架，提供了很多生产级别的特性，其早期版本在 KV Cache 管理上相对传统，但在后续版本中也借鉴并实现了类似 PagedAttention 的优化。
NVIDIA FasterTransformer / TensorRT-LLM： NVIDIA 推出的高性能推理库，专注于最大化 NVIDIA 硬件的性能，需要进行模型转换，在特定场景下性能非常出色。
DeepSpeed-MII： 微软开发的推理库，专注于分布式推理和低延迟。

相较而言，vLLM 的 PagedAttention 和连续批处理机制使其在处理高并发、变长请求的混合负载时，往往能实现更高的 GPU 利用率和整体吞吐量。其与 Hugging Face 生态的紧密结合也降低了模型兼容的门槛。可以说，vLLM 在通用性和高性能之间找到了一个很好的平衡点，尤其在服务层面的优化上表现突出。

六、总结与展望

LLM 推理的效率是 LLM 应用落地的关键。vLLM 通过引入革命性的 PagedAttention 机制，结合高效的连续批处理调度和底层的 CUDA Kernel 优化，成功地解决了 KV Cache 碎片化、显存利用率低以及传统批处理效率低下等核心难题。它显著提升了 LLM 推理的速度和吞吐量，降低了服务成本，使得更多基于 LLM 的应用得以经济高效地部署和扩展。

vLLM 的成功证明了在 LLM 推理领域，算法层面的创新（如 PagedAttention）与系统层面的优化（如调度、内存管理）同等重要。随着 LLM 技术的不断发展，模型规模将继续增长，上下文长度也将越来越长，推理效率的挑战依然存在。未来的 LLM 推理引擎将需要在更极致的量化、更先进的并行技术、对新型硬件的支持以及与应用场景更紧密的结合等方面持续探索和创新。

对于希望构建高性能 LLM 推理服务的开发者和企业而言，深入理解并利用 vLLM 这样的先进引擎，无疑是迈向成功的关键一步。vLLM 已经不仅仅是一个推理库，它代表了一种更智能、更高效的 LLM 推理范式。