vLLM 高吞吐推理系统解剖
Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System (2025)
本文深入拆解 vLLM 的核心架构，从 LLM engine 到 Engine Core，详解调度策略、Paged Attention、Continuous Batching 等关键技术。作者通过离线推理示例，逐步展示从单 GPU 到多 GPU 的扩展路径，并剖析了 Chunked Prefill、Prefix Caching 等高级功能。文章不仅揭示了 vLLM 如何高效管理 KV-cache，还探讨了 CUDA Graphs 对延迟的优化作用，为理解现代大模型推理引擎提供了清晰的思维模型。
这篇文章采用倒金字塔结构，先构建宏观认知再深入细节，让你在不被琐碎信息淹没的情况下，建立起对整个系统准确的高层心智模型。
- miki123211
理解 vLLM 工作原理的另一个绝佳方式是阅读 nano-vllm[1] 的代码。它基本上就是“精简版的 vLLM”。代码量约 5000 行，仅支持一个模型，去掉了 vLLM 因代码库庞大而不得不保留的一些抽象层，但包含了让推理引擎变快的所有核心组件。
- BinRoo
很喜欢这篇内容不仅限于 paged attention。很好奇它和 Radix Attention [1] 相比如何？
[1] https://sgl-project-sglang-93.mintlify.app/concepts/radix-at...
- gdiamos
vLLM 最初是以 paged attention 作为卖点宣传的，但回过头看，将 Web 服务器与 GPU 进程分离、连续批处理（continuous batching）、KV 缓存/分块，以及包含低精度支持在内的庞大模型库，这些其实更重要。
我好奇如果从头开始用 vibe coding 的方式把整个东西写出来，成本会是多少？
我也好奇模型需要变得多好，这种东西才不会看起来像是一堆代码呕吐物？