推理加速：为什么 vLLM 比 HuggingFace 快这么多？
vLLM 把 LLM 推理当成资源调度问题来做，而不是“算一次就完事的前向传播”。
LLM 推理的核心瓶颈是什么？
大语言模型（LLM, Large Language Model）推理的性能瓶颈主要体现在以下几个方面：
- 注意力计算（Q × Kᵀ）带来的算力瓶颈
- 重复计算历史 K/V，导致效率低下（可通过 KV Cache 优化）
- 显存管理不合理，容易碎片化和 OOM
- GPU 计算不并行，影响并发和吞吐
- 算子效率低（如传统 PyTorch），浪费大量 FLOPs
vLLM 的加速，核心解决的是 KV Cache、并发调度和高效注意力。
FlashAttention：注意力加速算子
传统 Attention 算法在复杂度和显存访问上都存在低效问题。FlashAttention 的核心创新包括：
- IO-Aware，减少显存读写
- Tile-based 分块计算
- 避免中间矩阵落盘
- 速度提升 2~4 倍
它不是“更快的注意力”，而是“显存访问最优的一种注意力”。
vLLM、SGLang、TensorRT 等推理引擎都实现了各自的 FlashAttention 优化版本。
PagedAttention：vLLM 最关键的创新（GPU 虚拟内存）
PagedAttention 是 vLLM 的核心创新之一，解决了传统 KV Cache 显存分配的难题。
- KV Cache 是显存中最大的结构（数 GB）
- 传统 Transformers 需要连续显存块，容易 OOM 或碎片化
- 多并发、长上下文场景下尤为突出
PagedAttention 的本质是：在 GPU 上实现类似操作系统的内存分页机制。
下图展示了 PagedAttention 的工作机制：
在该机制下：
- 显存碎片从大块分配变成小页分配
- 多并发请求不再相互阻塞
- 支持超长上下文（100k+）
- 动态分配显存，极大提升利用率
吞吐量可提升 5~20 倍。
TensorRT-LLM：编译器 + 低精度优化
TensorRT-LLM 采用编译器优化和低精度算子（如 FP8/INT8）进一步提升推理速度。
- FP8/INT8 低精度推理，大幅提升速度
- 离线编译（fusion、kernel tuning）
- 针对 NVIDIA GPU 极致调优
- 适合企业高吞吐场景（API 服务）
缺点：
- 编译慢
- 模型兼容性差
- 调优复杂
- 不适合频繁更新模型或多模型共存
总结：
- 企业生产推荐 TensorRT
- 开发、多租户、在线服务推荐 vLLM
多批次并行：动态 Batch（vLLM/SGLang 的核心能力）
动态批处理是 vLLM 和 SGLang 的核心能力之一，极大提升了推理吞吐。
传统 Transformers：
- 一个请求生成过程中，其它请求必须等待（串行）
- 不能把不同用户的 decode batch 合并
vLLM & SGLang:
- 动态 batch，将多个请求的 decode 步骤混合执行
- 单 GPU 支持成百上千个并发
- 推理吞吐从几十 QPS 提升到几千 QPS
下图展示了动态批处理的调度流程：
核心思想：
- decode 阶段不依赖上下文顺序
- 多个请求的 token 可以一起算
架构差异：vLLM vs Transformers vs TensorRT vs SGLang
下表对比了主流推理引擎的核心架构与特性：
| 推理引擎 | KV Cache | 并发调度 | 注意力加速 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| HuggingFace Transformers | 连续分配 | 无 | 普通 Attention | 最慢，主要用于研究、单机验证 |
| vLLM | ✅ PagedAttention | ✅ 动态 batch | ✅ FlashAttention | 最强开源推理，吞吐最高 |
| SGLang | ✅ KV 分片/分页 | ✅ 更激进的批处理 | ✅ FlashInfer | 结构化输出强、速度也非常快 |
| TensorRT-LLM | ✅ 优化缓存 | ✅ Static/Dynamic Batch | ✅ TensorRT Kernel | 企业级吞吐王者，部署复杂 |
| TGI | 一般 | 有 | 一般 | 工程性好，但性能不如 vLLM/SGLang |
总结：
- Transformers → 教科书实现
- vLLM → 工程优化之王：动态调度 + PagedAttention
- SGLang → 工程优化 + 结构化输出最强
- TensorRT → GPU 编译器极限优化，吞吐第一
为什么 vLLM 比 HuggingFace 快这么多（总结）
核心原因一句话：
vLLM 把 LLM 推理当成“资源调度问题”来做，而不是“算一次就完事的前向传播”。
具体包括：
- PagedAttention → 显存虚拟化
- 动态批处理（并发极强）
- 高效 KV Cache 管理
- FlashAttention 优化算子
- 专为 API 服务设计
所以：
- HF Transformers：模型结构解释器
- vLLM：高性能推理操作系统（LLM Serving OS）
总结
vLLM 之所以能实现远超 HuggingFace Transformers 的推理加速，核心在于其工程创新：PagedAttention 显存分页、动态批处理、KV Cache 管理和高效注意力算子。它将 LLM 推理视为资源调度问题，极大提升了吞吐和并发，是现代大模型推理的事实标准。