vLLM
把 GPU 利用率榨到极致
vLLM 是由 UC Berkeley Sky Computing Lab 发起的开源 LLM 推理与服务引擎，以 PagedAttention 高效管理 KV 缓存，配合连续批处理、前缀缓存与量化，把 LLM 吞吐较原生实现提升数倍，并提供 OpenAI 兼容 API。
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为生产部署而生的推理引擎
vLLM
vLLM 是一个用于大语言模型（LLM）推理与服务的高效、易用开源库，最初由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 开发，如今由来自 2000+ 贡献者的社区共同维护，是最活跃的开源 AI 项目之一。
其核心创新是 PagedAttention——受操作系统虚拟内存分页启发的注意力算法，把 KV 缓存切分为非连续内存块、按需分配，消除了传统服务中因碎片与过度预留造成的 60%–80% 显存浪费，实现近最优的 GPU 显存利用率，从而显著提升吞吐。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
PagedAttention
以虚拟内存式分页管理 KV 缓存，消除碎片、显存利用率近最优。
连续批处理
动态把新请求加入运行中的批次，最大化 GPU 吞吐。
前缀缓存 / 分块预填充
共享提示前缀、分块处理长输入，降低重复计算与首字延迟。
量化支持
支持 FP8、NVFP4、INT8、INT4、GPTQ、AWQ、GGUF 等多种量化。
多并行策略
张量并行、流水并行、数据并行与上下文并行支撑分布式推理。
多 LoRA 与多模态
支持多 LoRA 高效适配，以及 LLaVA、Qwen-VL 等多模态架构。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
安装 vLLM
用 pip install vllm 安装，或拉取官方 Docker 镜像。
离线推理
在 Python 中导入 LLM 类，调用 generate 批量生成文本。
启动 OpenAI 兼容服务
运行 api_server，用与 OpenAI API 相同的格式对外提供推理。
分布式部署
结 合 Ray 与 Kubernetes 做多卡、多节点规模化服务。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
vLLM 为什么比原生推理快这么多？
关键在于 PagedAttention 把 KV 缓存分页、按需分配，显存浪费不足 4%，配合连续批处理与量化，GPU 利用率大幅提升，吞吐可达 HuggingFace Transformers 的 14–24 倍。
vLLM 支持哪些硬件？
支持 NVIDIA GPU、AMD GPU 以及 x86/ARM/PowerPC CPU，并通过插件支持 Google TPU、Intel Gaudi、华为昇腾等多种加速器。
与同类推理引擎对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | vLLM | TGI (HF) | TensorRT-LLM |
|---|---|---|---|
| 核心创新 | PagedAttention | 连续批处理 | Tensor 级优化 |
| 吞吐对比 | HF 的 14–24x | HF 的数倍 | 高（仅 NVIDIA） |
| 硬件支持 | NVIDIA/AMD/CPU/TPU 等 | 以 NVIDIA 为主 | 仅 NVIDIA |
| API 兼容 | OpenAI 兼容 | OpenAI 兼容 | 需适配 |
| 部署形态 | 自托管服务 | 自托管服务 | 编译优化引擎 |
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