vLLM推理引擎源码深度解析：PagedAttention、连续批处理与高吞吐服务架构一、序言：LLM服务化的性能拐点2023年，UC Berkeley开源了vLLM，迅速成为大语言模型（LLM）推理服务的事实标准之一。其核心论文发表于SOSP 2023，并获最佳论文奖。至2026年，vLLM已被Anthropic、Stability AI、Databricks等公司用于生产环境，GitHub star数突破5万。vLLM的颠覆性在于：在它之前，LLM推理服务普遍使用静态批处理和静态KV缓存分配，导致GPU显存利用率不足40%。vLLM通过PagedAttention算法和连续批处理（Continuous Batching），将显存利用率提升至接近100%，吞吐量提升2-4倍，且无需更改模型权重。本文将从源码层面拆解vLLM的架构设计，覆盖其核心算法、调度策略、内存管理、分布式推理及性能优化，帮助读者不仅会用vLLM，更理解其为何高效。二、核心创造性：PagedAttention与虚拟显存管理2.1 传统方案的问题LLM推理分为预填充（Prefill）和生成（Decode）两个阶段。生成阶段每个token都需要计算当前query与所有历史key/value的注意力，因此需要缓存所有token的key/value张量（KV Cache）。传统推理框架为每个请求分配固定大小的连续KV缓存，导致两个严重问题：显存碎片化：不同请求的输出长度不一，预分配的连续空间无法复用，形成大量外部碎片，就像OS
