一、vLLM框架概述：为何选择vLLM？

大模型推理的核心挑战在于如何平衡低延迟与高吞吐。传统框架（如PyTorch、TensorFlow）在推理场景中常因内存碎片化、计算图冗余等问题导致性能瓶颈。vLLM通过动态批处理（Dynamic Batching）、内存优化（Paged Attention）和异步流水线（Async Pipeline）等技术，在保持模型精度的同时，将推理吞吐提升数倍。其设计目标明确：为百亿参数级模型提供企业级推理服务。

源码层面，vLLM采用模块化设计，核心组件包括：

• Scheduler：动态批处理调度器，负责请求合并与资源分配。
• Engine：执行器，管理模型加载、计算图优化与CUDA内核调用。
• Cache：KV缓存系统，支持Paged Attention机制减少内存碎片。
• Distributed：分布式扩展模块，支持多卡/多机推理。

二、源码入口：从main.py到核心逻辑

vLLM的启动入口为vllm/entrypoints/main.py，其核心流程分为三步：

1. 配置解析：通过argparse加载模型路径、设备类型（GPU/CPU）、批处理大小等参数。
2. 模型加载：调用LLMEngine.load_model()初始化模型权重与计算图。
3. 请求处理循环：启动异步I/O线程接收请求，交由Scheduler动态批处理后送入Engine执行。

关键代码片段：

# main.py 简化逻辑
def main():
    args = parse_args()
    engine = LLMEngine.from_engine_args(args)  # 初始化引擎
    async def run_event_loop():
        while True:
            requests = await asyncio.gather(*[get_request() for _ in range(args.batch_size)])
            outputs = engine.generate(requests)  # 动态批处理+推理
            send_response(outputs)
    asyncio.run(run_event_loop())

三、动态批处理调度器（Scheduler）解析

Scheduler的核心是请求合并策略，其算法逻辑位于vllm/core/scheduler.py。传统批处理需等待固定时间窗口或满批触发，而vLLM采用基于优先级的贪心算法：

1. 请求分类：按输入长度（tokens数）分组，避免长文本阻塞短文本。
2. 优先级计算：短文本优先，长文本按截止时间（deadline）排序。
3. 批构建：在GPU内存限制下，尽可能填充批处理（batch），同时预留空间给突发请求。

# scheduler.py 核心逻辑
def schedule_requests(self, requests):
    batches = []
    for req in sorted(requests, key=lambda x: (x.num_tokens, x.priority)):
        placed = False
        for batch in batches:
            if batch.can_fit(req):  # 检查内存与token限制
                batch.add_request(req)
                placed = True
                break
        if not placed:
            batches.append(Batch([req]))  # 创建新批
    return batches

优化点：通过can_fit()方法实时计算批处理的内存占用，避免OOM（内存不足）错误。

四、内存管理：Paged Attention机制

Attention计算的KV缓存是内存消耗大户。传统方法为每个请求分配连续内存，导致碎片化。vLLM的Paged Attention借鉴虚拟内存思想，将KV缓存划分为固定大小的块（Block），按需分配与回收。

源码实现位于vllm/memory/paged_attention.py，关键步骤：

1. 块分配：维护一个空闲块池（Free List），请求到来时从池中分配块。
2. 地址映射：通过哈希表记录每个token对应的块地址，实现O(1)访问。
3. 垃圾回收：请求完成后，块标记为可复用，而非立即释放。

# paged_attention.py 简化实现
class PagedAttentionCache:
    def __init__(self, block_size=64):
        self.block_size = block_size
        self.free_blocks = []  # 空闲块列表
        self.block_map = {}   # token到块的映射
    def allocate_blocks(self, num_tokens):
        blocks_needed = (num_tokens + self.block_size - 1) // self.block_size
        if len(self.free_blocks) < blocks_needed:
            self.free_blocks.extend([self._new_block() for _ in range(blocks_needed)])
        blocks = self.free_blocks[:blocks_needed]
        self.free_blocks = self.free_blocks[blocks_needed:]
        return blocks

效果：在GPT-3 175B模型上，Paged Attention减少内存占用约40%，同时保持计算效率。

五、计算图优化：从PyTorch到高效内核

vLLM的Engine层对PyTorch计算图进行多项优化：

1. 算子融合：将多个小算子（如LayerNorm+GELU）合并为单个CUDA内核，减少内核启动开销。
2. 内存重用：复用中间结果的内存缓冲区，避免频繁分配/释放。
3. 异步执行：通过CUDA流（Stream）并行化数据传输与计算。

优化逻辑集中在vllm/engine/graph_optimizer.py，以LayerNorm融合为例：

# graph_optimizer.py 片段
def fuse_layernorm(graph):
    for node in graph.nodes:
        if node.op_type == "LayerNorm" and next(node.users)[0].op_type == "GELU":
            fused_node = create_fused_layernorm_gelu_node(node)
            graph.replace_node(node, fused_node)

性能提升：在A100 GPU上，算子融合使单次推理延迟降低15%。

六、开发者实践建议

1. 调试内存问题：启用--log_memory_usage参数，监控块分配与碎片率。
2. 自定义调度策略：继承BaseScheduler类，实现特定场景的批处理逻辑（如实时性优先）。
3. 扩展算子库：参考vllm/ops/custom_ops.cu，用CUDA编写高性能内核替换PyTorch原生算子。

七、总结与展望

本文解析了vLLM源码的核心模块：动态批处理、Paged Attention内存管理和计算图优化。其设计哲学在于通过系统级优化释放硬件潜力，而非单纯依赖模型压缩。后续文章将深入分布式扩展、服务化部署等高级主题。对于开发者，建议从修改Scheduler或添加自定义算子入手，逐步掌握框架的定制能力。