在大语言模型（LLM）蓬勃发展的时代，模型的高效部署与服务成为关键议题。vLLM 作为该领域的创新者，以其独特的设计和卓越的性能，在众多框架中脱颖而出，为 LLM 服务带来了新的突破。本文将深入剖析 vLLM，从其诞生的背景、解决的关键问题，到核心技术原理、优势特色以及实际应用，全方位呈现这一前沿框架的魅力。
一、vllm是什么？
随着 LLM 技术的不断演进，从早期通过通用框架（如 Flask）进行机器学习模型服务，到专门的机器学习模型服务框架出现，如 Google 的 TensorFlow Serving、UC Berkeley 的 Clipper、BentoML、Facebook 的 TorchServe 以及 HuggingFace 的初始推理 API 等，模型服务领域逐步发展。然而，这些框架在 LLM 尚未面向大众消费时，并非专门针对 LLM 设计。
2020 年是 AI 发展的重要转折点，OpenAI 推出 GPT-3 的私人测试版 API，并随后向公众开放，引发了行业的巨大变革。此后，Cohere 和 AI21 Labs 等也推出商业 LLM API 参与竞争。2021 年，分布式服务崭露头角，Anyscale 推出 Ray Serve，NVIDIA 带来 Triton Inference Server 和 FasterTransformer，进一步推动了 LLM 服务的发展。但即便如此，到 2022 年，LLM 服务仍存在内存浪费等诸多问题，vLLM 正是在这样的背景下应运而生。
二、vLLM 解决的核心问题：KV 缓存的内存管理困境
在 LLM 推理过程中，以解码器仅（decoder-only）的 LLM 为例，包含预填充（Pre-fill）和解码（Decoding）两个阶段。在预填充阶段，模型处理完整输入文本，捕捉输入序列中所有标记（token）之间的关系，并创建关键值（KV）缓存；解码阶段则利用预填充阶段生成的编码上下文和 KV 缓存，结合起始标记生成输出，同时更新 KV 缓存。
在这个过程中，KV 缓存对于提高推理效率至关重要，它避免了在自回归生成过程中对每个先前标记的注意力分数进行重复计算。然而，在 vLLM 出现之前，KV 缓存的内存管理存在严重缺陷。以往，KV 缓存通常被分配为连续的内存块，为每个请求的 KV 缓存预留一大块连续的 GPU 内存。这种分配方式导致了一系列问题：
- 内部碎片化：当输入序列长度小于最大序列长度时，会有大量连续内存块未被使用，造成内存浪费。例如，若最大序列长度设定为 1000，而实际输入序列长度仅为 100，那么 90% 的内存空间被闲置。
- 外部碎片化：GPU 内存可能被分割成多个小块，即使这些小块内存总和大于某个请求所需的连续内存空间，该请求仍可能因无法获得足够大的连续内存块而被拒绝。
- 批量大小限制：由于受限于可用的连续内存，同时处理的请求数量严重受限，这大大影响了模型服务的并发处理能力。
三、vLLM 的核心技术：PagedAttention 机制
vLLM 的核心创新在于引入了 PagedAttention 机制，这一机制借鉴了操作系统中虚拟内存和分页的理念。在传统的操作系统中，虚拟内存和分页技术使得系统能够使用比实际物理内存更多的内存空间，vLLM 将这一思想应用于 LLM 服务中的 KV 缓存管理。
PagedAttention 将每个序列的 KV 缓存划分为多个 KV 块，每个块包含固定数量的标记的键值向量，并且这些向量存储在非连续的内存块中。这一改变不仅需要对注意力计算进行微调，从一次性完整计算转变为按块计算，还通过创建两个单独的函数来从不同内存块中收集相关的键值向量，再以传统方式进行注意力计算。
在 vLLM 的架构中，它类似操作系统将内存划分为固定大小的页面，并通过页表将用户程序的逻辑页面映射到物理页面。vLLM 为每个请求创建不同的逻辑 KV 块，并在生成新缓存时从左到右填充。同时，KV 缓存管理器维护块表，用于映射每个请求的 KV 块的逻辑和物理地址。
此外，vLLM 的 PagedAttention 机制还带来了块共享的优势。在实际应用中，批量请求往往存在共同前缀（例如初始提示），PagedAttention 允许这些请求共享对应共同前缀的块。当共享前缀之后出现不同标记时，则采用写时复制（Copy-on-Write，COW）机制。即共享块保持不变，为特定请求创建新块，并更新块表指向新块，从而有效减少内存占用，提高内存利用率。
四、vLLM 的优势
- 卓越的内存管理效率：通过 PagedAttention 机制，vLLM 几乎将 KV 缓存的内存浪费降至零，显著提升了内存利用率。这使得在相同的硬件条件下，能够处理更多的请求，降低了硬件成本，提高了服务的可扩展性。
- 高并发处理能力：解决了内存碎片化和批量大小限制的问题后，vLLM 能够支持更大的并发请求数量，极大地提高了系统的吞吐量。在实际应用场景中，如在线聊天机器人、智能客服等，能够快速响应大量用户的请求，提升用户体验。
- 开源与丰富文档支持：vLLM 是开源框架，这为开发者提供了透明的代码基础，方便他们根据自身需求进行定制和扩展。同时，其丰富的文档资源降低了学习和使用门槛，无论是学术研究还是企业开发，都能帮助开发者快速上手，加速项目开发进程。
五、vLLM 的应用场景
- 智能聊天机器人：在智能聊天领域，vLLM 的高并发处理能力和高效内存管理使其能够快速响应用户的聊天请求。无论是日常对话、知识问答还是任务型对话，vLLM 都能支持后端的 LLM 模型高效运行，提供流畅、自然的对话体验。
- 文本生成任务：包括文章创作、故事生成、代码生成等文本生成场景，vLLM 可以确保 LLM 模型在处理长文本生成时，合理利用内存资源，持续稳定地生成高质量文本，满足不同用户的创作需求。
- 企业智能客服：在企业级应用中，大量客户咨询需要及时响应。vLLM 助力企业部署的 LLM 模型，能够同时处理多个客户的咨询请求，通过准确理解客户问题并生成合适的回答，提高客户满意度，降低人工客服成本。
六、vLLM 的发展展望
vLLM 虽然在当前 LLM 服务框架中表现出色，但随着 LLM 技术的不断发展，仍有进一步提升的空间。在未来，vLLM 可能会在以下几个方面持续创新：
- 与更多硬件架构的适配优化：随着新的硬件技术不断涌现，如新型 GPU、专用 AI 芯片等，vLLM 有望进一步优化与这些硬件的适配，充分发挥硬件性能，提升推理速度和效率。
- 融合更多先进技术：例如，结合最新的注意力机制改进算法、模型压缩技术等，不断提升自身性能，以应对日益复杂的 LLM 模型和多样化的应用需求。
- 拓展应用领域：除了现有的应用场景，vLLM 可能会在更多领域得到应用，如医疗健康领域的辅助诊断文本生成、金融领域的智能投顾对话服务等，通过不断拓展边界，为更多行业带来智能化解决方案。
vLLM 作为大语言模型服务框架的佼佼者，凭借其创新的 PagedAttention 机制，有效解决了 LLM 服务中的关键问题，展现出卓越的性能和优势。在未来的 AI 发展道路上，vLLM 有望继续引领 LLM 服务框架的创新与发展，推动大语言模型在更多领域的广泛应用和深入发展。