vLLM：把一块 GPU 吃干榨尽的大模型推理引擎

现在做大模型推理，越来越多的人会问一个问题：

“同样一块 3090 / 4090，为什么别人能跑出两三倍的吞吐量？”

硬件一样，差距往往出在“推理引擎”上。

vLLM 就是这几年在社区里口碑很高的一款开源推理引擎，核心目标很直接：

在不改模型结构的前提下，把 GPU 的推理能力尽量压榨到极限。

这篇文章会重点介绍 vLLM 做了哪些事情，适合什么场景，以及在实际测试中的表现。

一、为什么需要专门的推理引擎？

很多人第一次部署大模型，是直接用框架自带的推理接口，例如：

• Transformers 自带的 generate
• 模型官方给的简单推理脚本

在单机、低并发场景下，这么用没问题。

但一旦你想把模型挂到接口上，对多个请求同时服务，就会遇到几个典型现象：

• GPU 利用率长期在 40%～60% 徘徊，总感觉有一半算力在发呆
• 并发一高，延迟抖得厉害，有时还会直接 OOM
• 简单粗暴“堆机器”，推理成本越来越高

这时你其实已经踩到了传统推理路径的三个硬伤：

1. 批处理效率低：请求来的节奏不一样，很难靠人工设定的 batch size 把 GPU 填满。
2. KV Cache 管理粗糙：长对话、长上下文一多，显存碎片严重，浪费不少空间。
3. 多租户场景难以调度：不同用户、不同模型混在一起，推理后端很快就变成一团乱麻。

vLLM 正是围绕这几个痛点做文章。

二、vLLM 是什么？

从定位上讲，vLLM 是一个 专门面向大语言模型（LLM）的高性能推理引擎：

• 不负责训练，只负责“如何高效地回答问题”
• 不绑死在某一个模型家族上，支持主流开源 LLM
• 不替你做 API 网关和权限控制，而是专注于做“推理内核”

它的典型使用方式是：

• 在服务器上部署 vLLM，加载若干大模型
• 在前面挂一层你自己的 HTTP API、网关或微服务
• 应用层都去调用这层 API，由 vLLM 在后端调度 GPU、管理 KV Cache、做批处理等

你可以把它想象成：

“大模型时代的高性能数据库内核”，

只是处理的不是 SQL，而是自然语言和 tokens。

三、vLLM 的两大核心：PagedAttention 和连续批处理

vLLM 的论文和文档写得比较学术，这里用接地气的方式聊一聊它的两个关键点。

1. PagedAttention：KV Cache 也要讲“内存管理”

在自注意力机制里，模型会不断维护一个巨大的 KV Cache，用来存储历史 token 的 Key/Value。

上下文越长、并发越多，这块缓存就越吓人。

传统做法往往是：

• 一次性给每个请求预留一整块显存
• 中途很难灵活复用
• 结果就是显存碎片严重，装不下多少并发

PagedAttention 的思路，可以粗略理解为：

• 把 KV Cache 切成小“页”（page），类似操作系统对内存分页
• 不同请求共享一套“页表”，按需去借用这些 page
• 哪个请求暂时不需要，就把它占用的部分 page 腾出来复用

这样做带来的直接好处是：

• 显存利用率明显提高：同一块卡可以承载更多并发请求，也能支持更长的上下文
• OOM 风险降低：不必为每个请求预留过度冗余的 KV 空间
• 支持动态长度请求：即便有的用户问一句话，有的用户丢一大段文档进来，也能相对优雅地调度

2. 连续批处理（Continuous Batching）：请求“随到随拼车”

传统批处理（batching）的模式是：

1. 等一小批请求凑齐，比如 8 个
2. 一起丢进 GPU 推一轮
3. 等这一批全部结束，再处理下一批

这种模式的问题在于：

请求的到达时间和生成长度很难整齐划一，必然会产生“有些请求在等别人”的情况。

vLLM 引入的连续批处理（continuous batching）则更像是：

• GPU 这列车一直在开
• 新请求来了，如果当前 batch 有空位，就直接塞进来
• 正在生成的序列，如果提前结束，也能在下一轮调度中被及时剔除，空出来的算力重新分配给其他请求

结果就是：

• GPU 几乎没有“发呆时间”
• 在高并发下，吞吐量（tokens/s）提升非常明显
• 对用户来说，请求越多，vLLM 相对优势越大

四、在一块 3090 上，vLLM 实测能跑多快？

为了更直观说明 vLLM 的能力，我们在一块 RTX 3090 上做了一组简单测试：

• GPU：RTX 3090 24GB
• 模型：Qwen3 8B，FP16 精度
• 环境：同一台云服务器，同一张卡
• 测试方式：
• Batch Size 分别为 1、8、16
• 每次生成上限 max_tokens=256
• 每个配置跑多轮取平均

测试重点关注两个指标：

• 平均响应时间（秒）
• 吞吐量（tokens/s）

结果非常有代表性：

• 在 Batch=1 的情况下，vLLM 的单次响应时延和常规工具差不多，略有优势；
• 当 Batch=8 时，吞吐量已经有明显提升；
• 当 Batch=16 时，vLLM 的 tokens/s 相比传统调用方式大幅提升，而平均响应时间只略有增加，并没有线性变长。

用一句话概括：

请求越多，vLLM 越能表现出“高并发专用引擎”的价值。

这组测试的意义不在于给出一个绝对数字，而在于告诉你：

• 如果你只是本地偶尔跑一两条请求，差别不算巨大；
• 一旦变成对外服务或内部大量调用，vLLM 的价值会越来越明显。

五、vLLM 最适合哪些场景？

结合架构设计和实测表现，可以把 vLLM 的适用场景大致归纳为三类。

1. 高并发的大模型 API 服务

只要你的系统有下面这些特征：

• 同时在线请求较多
• 调用来源复杂：Web、移动端、后端服务混在一起
• 请求内容和长度不稳定，有人一句话，有人丢一大段文档

那 vLLM 就非常适合作为统一的推理后端。

它可以：

• 自动把这些请求进行连续批处理
• 最大化利用 GPU
• 在相同硬件资源下，支撑更多在线用户

2. 成本敏感的推理业务

在云平台上租一块高端 GPU，一天的费用并不低。

如果你用同样的租金，只能支撑少量请求，那成本会非常难看。

vLLM 把“吞吐量”这件事做到了相对极致：

• 对同一块卡来说，每秒能吐出的 tokens 越多，单次请求的平均成本就越低
• 对企业来说，这就是实打实的算力成本优化

也正因为如此，很多做长文本生成、文档问答、对话机器人平台的团队，会优先把 vLLM 作为后端。

3. 已有工程体系下的推理底座

vLLM 本身不负责：

• 用户鉴权
• 配额控制
• 复杂路由和限流
• 完整的观测与告警

这在个人使用场景下可能是门槛，但在企业环境中反而是优势：

• 你可以把 vLLM 纯粹当成一个“算力内核”，只关心性能和稳定性
• 上层的网关、微服务、监控系统都用自己熟悉的技术栈
• 让 vLLM 做自己擅长的事：调度 GPU、管理 KV Cache、提升吞吐

六、如果你现在就想上手 vLLM，该怎么开始？

给一份尽量务实的入门路径：

1. 先在单机单卡上跑通

• 准备一块 3090 / 4090 / A100 等主流卡
• 使用 vLLM 官方文档提供的启动方式，加载一个 7B～8B 模型
• 确认基本的推理调用、参数配置没问题

2. 做一次小型压测

• 用简单脚本模拟不同并发：1、4、8、16
• 记录响应时间和 tokens/s
• 观察 GPU 利用率和显存占用，找到自己机器上的“合适范围”

3. 再考虑集成到服务体系里

• 在前面加一层 HTTP / gRPC 服务，封装你真正要提供的 API
• 结合 Nginx、API 网关或服务网格，逐步纳入现有监控和告警系统
• 如果要上多卡、多机，再考虑负载均衡和调度策略

不要一上来就想做“多机多卡超大集群”，把单机跑扎实，再往外扩，是最省坑的一条路。

基于 vLLM 的大模型推理显卡性能测试，可以参考 vLLM大模型多卡推理场景显卡测试 这篇文章。

晨涧云AI算力平台 支持 vLLM 的预装环境，开箱即用。

结语：vLLM 是“把 GPU 用到值”的那一层

从体验上看，vLLM 做的事情其实不复杂：

• 它不帮你选模型，也不负责产品形态
• 它只做一件事：让 GPU 在推理阶段尽可能少浪费时间和显存

在大模型逐渐成为基础设施的今天，这种角色的价值会越来越大。

无论你是打算做一个供团队内部用的 LLM 服务，还是面向外部用户提供 API，

只要你的关注点是“怎么用更少的卡，支撑更多请求”，

vLLM 都值得花点时间认真了解一下。