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揭秘vLLM推理优化核心：吞吐量提升10倍的关键技术解析

Tim
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在大型语言模型部署实践中，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序列请求时普遍面临显存碎片化、计算资源利用率低等问题，导致GPU显存浪费率高达60%以上。近期开源的vLLM框架通过创新性内存管理机制，在同等硬件条件下实现了吞吐量10倍提升，本文将深入解析其关键技术原理及工程实现方