在人工智能服务部署领域，大语言模型的推理效率始终是制约实际应用的核心瓶颈。传统推理框架在处理长文本序列时普遍存在显存利用率低、计算资源闲置严重等问题，导致单卡QPS（每秒查询率）往往难以突破个位数。斯坦福团队提出的vLLM框架通过创新的内存管理机制，在同等硬件条件下实现了高达24倍的吞吐量提升，其技
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吞吐量提升10倍！解密vLLM框架如何突破大模型推理性能瓶颈
在大模型服务部署实践中，推理阶段的吞吐量瓶颈始终是困扰开发者的核心难题。传统基于Transformer架构的推理引擎在处理长序列请求时，常面临显存碎片化、计算资源利用率低下等问题。本文将以vLLM框架为研究对象，深入剖析其底层技术原理，并给出可落地的优化方案。一、传统推理框架的性能困局 ...