vLLM im Inneren: Anatomie eines Hochdurchsatz-LLM-Inferenzsystems

Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System (2025)

Dieser Beitrag zerlegt vLLM, ein modernes Hochdurchsatz-Inferenzsystem für LLMs, in seine Kernkomponenten. Beginnend mit der Engine und dem Engine Core werden Scheduling, Paged Attention und Continuous Batching erklärt. Anschließend werden fortgeschrittene Features wie Chunked Prefill, Prefix Caching, Guided und Speculative Decoding sowie die Skalierung auf mehrere GPUs und die Serving-Schicht behandelt. Der Autor analysiert den Code auf Basis eines konkreten Commits und richtet sich an alle, die verstehen möchten, wie State-of-the-Art-LLM-Engines funktionieren oder einen Beitrag zu Projekten wie vLLM oder SGLang leisten möchten.