1. vLLM 概述与基础

文档摘要

vLLM 概述与基础 1. vLLM 概述与基础：一场静默却不可逆的推理范式革命我们正站在一个技术奇点的临界面上——不是轰鸣的爆炸，而是低语的重构；不是新模型参数的又一次跃升，而是整个大语言模型（LLM）服务化基础设施的底层重铸。当全球开发者还在为“如何让70B模型在单卡上跑起来”而焦灼调试时，vLLM已悄然将推理延迟压缩至毫秒级、吞吐量推至千请求/秒量级、显存利用率拉高至92%以上；当学术界仍在争论“KV缓存是否应按层切分”，vLLM早已用PagedAttention将内存碎片问题转化为可调度的资源单元；当云厂商还在以“GPU小时计费”兜售算力时，vLLM正在重新定义“每token成本”的经济边界。这不是一次工具升级，而是一场推理范式的静默革命。