在生成式AI浪潮席卷全球的当下，大语言模型的推理效率已成为制约应用落地的关键瓶颈。传统推理框架在应对长文本生成、高并发请求等场景时，常面临显存利用率低、计算资源闲置、请求排队延迟三大痛点。本文将深入剖析vLLM框架通过三大创新技术体系——分块注意力机制、动态内存管理与智能调度算法，实现推理吞吐量数量
标签： PagedAttention
大模型推理革命：vLLM框架如何突破吞吐量极限？
在大型语言模型部署面临严峻性能挑战的当下，一项名为vLLM的开源框架以23倍吞吐量提升引发行业震动。这并非简单的算法改进，而是对Transformer架构底层推理机制的颠覆性重构。本文将深入剖析其核心技术原理，揭示其突破传统性能瓶颈的实现路径。 一、大模型推理的算力困局 ...