vLLM

vLLM

高性能企业级LLM推理服务引擎，PagedAttention 实现极致吞吐

开发者vLLM Project (UC Berkeley Sky Computing Lab)
许可证Apache-2.0
平台Linux (NVIDIA GPU)
版本v0.20.1
费用免费
官网vllm.ai
GitHubgithub.com

特性

PagedAttention 技术：内存效率提升 2-4 倍连续批处理（Continuous Batching）：峰值 GPU 利用率OpenAI API 兼容：零成本迁移现有应用多硬件支持：NVIDIA CUDA / AMD ROCm / Intel XPU支持 HuggingFace Transformers v5生产级稳定性：被 2000+ 贡献者维护

替代方案

llama.cppOllama

vLLM：企业级大模型推理服务的性能标杆

发表于

vLLM：企业级大模型推理服务的性能标杆

当你的 AI 应用需要同时服务成千上万的用户时，推理引擎的选择就变得至关重要。vLLM 正是为这种高并发、高吞吐的生产场景而生的——它不仅快，还能把硬件压榨到极限。

概述

vLLM（全称 Virtual Large Language Model）最初由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 开发，是一个专为 LLM 推理和服务场景优化的高性能引擎。它的核心目标是：在有限的 GPU 资源下，实现尽可能高的吞吐量和更低的延迟。

2024 年，vLLM 从一个小众学术项目成长为开源 AI 生态的事实标准，被众多云服务商和企业采用。截至目前，项目已有超过 2000 名贡献者，背后得到了 a16z、Sequoia Capital、NVIDIA、Google Cloud、AWS 等顶级机构和企业的支持。

vLLM 的最新版本是 v0.20.1（2026年5月），支持最新的 DeepSeek V4 等前沿模型。

主要特性

🚀 PagedAttention：内存效率提升 2-4 倍

vLLM 的核心技术是 PagedAttention，灵感来自操作系统的虚拟内存分页管理。

传统推理引擎在处理注意力机制时，需要预先分配连续的 GPU 显存来存储 KV Cache（键值缓存）。这导致两个问题：

  1. 内存碎片化：预留大了浪费，预留小了不够用
  2. 无法动态调整：不同请求长度差异大，固定分配效率低

PagedAttention 通过分页管理 KV Cache，实现了：

  • 内存利用率提升 2-4 倍
  • 支持更多并发请求
  • 动态调整显存分配，无需重启

⚡ 连续批处理：峰值 GPU 利用率

vLLM 实现了 Continuous Batching（连续批处理），这是与其他推理引擎的关键区别。

传统批处理会等一个批次所有请求完成后再处理下一批，导致短请求等待长请求的尴尬局面。连续批处理则动态地将已完成推理的请求移出队列、新请求加入，实现请求级动态调度。

结果：GPU 利用率大幅提升，吞吐量显著增加。

📡 OpenAI API 兼容

vLLM 提供与 OpenAI API 完全兼容的接口：

1
2
3
4
5
6
7
# 启动服务
vllm serve meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

# 调用方式与 OpenAI API 完全一致
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", "messages": [...]}'

企业从 OpenAI 迁移到 vLLM 可以零代码改动，只需修改 endpoint 地址。

🖥️ 多硬件支持

vLLM 支持多种硬件后端：

后端 适用场景
NVIDIA CUDA 主流选择，NVIDIA 用户首选
AMD ROCm AMD GPU 用户
Intel XPU Intel 数据中心 GPU

🧠 支持最新模型

vLLM 持续跟进最新模型架构：

  • DeepSeek V4（v0.20.1 新增支持）
  • HuggingFace Transformers v5
  • Python 3.14（新增支持）

🌐 开源与社区

vLLM 是完全开源的（Apache-2.0 许可证），社区活跃度高：

  • 超过 2000 名贡献者
  • 752 次提交（v0.20.0 版本）
  • 来自 320 名贡献者（其中 123 名为首次贡献）

适用场景

适合使用 vLLM 的用户

  • 高并发 API 服务：需要同时服务大量用户的场景
  • 企业级部署：需要稳定性和性能的 生产环境
  • 成本敏感场景：希望在有限 GPU 资源下最大化吞吐
  • 多用户并发：需要处理不同长度请求的混合负载

不适合的场景

  • 个人开发者本地玩：llama.cpp 或 Ollama 更轻量
  • 没有 NVIDIA/AMD GPU：需要高端 GPU 支持
  • 单用户低并发：vLLM 的高级功能在小规模场景下优势不明显
  • 嵌入式场景：需要将模型嵌入应用程序内部

与同类软件对比

对比项 vLLM llama.cpp Ollama
定位 企业级生产服务 本地推理/嵌入式 快速原型/个人使用
内存效率 ✅ PagedAttention 提升 2-4x ⚠️ 中等 ⚠️ 一般
吞吐量 ✅ 极高 ⚠️ 中等 ❌ 较低
GPU 利用率 ✅ 连续批处理优化 ⚠️ 依赖底层 ⚠️ 一般
硬件要求 需要高端 GPU ✅ 消费级硬件即可 ✅ 消费级硬件
上手难度 ⚠️ 需要一定部署经验 ⚠️ 命令行配置 ✅ 一键运行
多用户支持 ✅ 原生支持 ❌ 不支持 ⚠️ 有限
OpenAI API ✅ 完整兼容 ✅ 兼容 ✅ 兼容
许可证 Apache-2.0 MIT MIT
适用规模 大规模生产环境 个人/小规模 开发者/小规模

总结

vLLM 是那些需要服务大量用户、追求极致吞吐的企业和项目的首选。它的 PagedAttention 和连续批处理技术代表了当前 LLM 推理优化的最高水平。

如果 llama.cpp 是「赛车引擎」，Ollama 是「家用轿车」，那么 vLLM 就是「商用卡车」——它不追求单车的极致速度，而是要在同样的资源下运更多的货。

对于需要构建高并发 AI API 服务的企业，vLLM 是目前最值得投资的选择。