vLLM 用同樣硬體跑出數倍AI吞吐量可能性

開始深入了解LLM佈署技術，我發現目前在Linux環境下，要拉「極致吞吐量」與「顯卡記憶體利用率」，vLLM絕對是現在AI開發人繞不過去的一座大山，顯卡記憶體每MB都是錢啊！就是為了榨乾CUDA核心…

vLLM 技術重點拆解

PagedAttention技術：傳統框架會預先分配一段連續的顯卡記憶體來存放快取，這常導致大量的空間閒置或溢出，借鑒作業系統的分頁記憶體概念，將快取切成不連續小塊，讓顯卡記憶體利用率再往上拉。

連續批次處理：不需要等前一個人的問題跑完才輪到下一個，這對於需要同時處理多個任務的多人開發來說，系統吞吐量就等於生產力。

支援模型並行：如果你手邊有令人羨慕的兩張以上的顯卡，內建Tensor Parallelism(張量並行)支援非常到位，能讓你輕鬆跑起單張顯卡塞不下的超大型模型。

老黑應用場景分析

自動化工作流加速：如果你有用本地Agent、Python跑大量的自動化機器人(例如每日新聞摘要、程式碼檢錯)，他的高效吞吐能讓你工作生產力再往上提升。

內部團隊的AI中心：與其每個人員電腦配一張顯卡，不如架一台Ubuntu Server掛vLLM，透過OpenAI API相容，直接給全公司都能透過 API存取主機算力，也是個方法。

地端RAG系統建構：在處理本地文件檢索(RAG)，需要頻繁的Embedding與推理過程，能讓你在檢索千萬字級別的文件時，依然保持流暢的對話體驗。

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官方網站：https://vllm.ai/

GitHub 倉庫：vllm-project/vllm

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