在生成式AI大规模落地的今天，大语言模型的推理效率已成为制约实际应用的核心瓶颈。传统推理框架在处理长文本生成任务时，常面临显存利用率低、请求排队严重、计算资源闲置等系统性难题。而由加州大学伯克利分校团队开源的vLLM框架，通过创新性的内存管理机制，在同等硬件条件下实现了最高30倍的吞吐量提升，其技术
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大模型推理性能狂飙：vLLM加速方案实测对比，吞吐量暴增24倍的秘密
在大型语言模型服务化落地的进程中，推理效率始终是制约实际应用的关键瓶颈。传统推理方案在面对动态请求、长文本生成等场景时，常常面临显存碎片化、计算资源利用率低下等核心问题。本文通过深度实测验证，解析vLLM推理框架如何通过创新内存管理机制实现革命性突破，在Llama2-13B模型实测中达成单卡QPS
揭秘vLLM推理优化核心：吞吐量提升10倍的关键技术解析
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