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161、vLLM 高性能推理服务:PagedAttention、连续批处理与生产调优参数
161、vLLM 高性能推理服务:PagedAttention、连续批处理与生产调优参数一个让我熬夜的线上事故上个月,我负责的AI对话服务在晚高峰突然炸了。用户反馈响应越来越慢,最后直接超时。我登录服务器一看,GPU显存被打满,推理请求排队到几百个,每个请求的TTFT(首Token延迟)从正常的200ms飙升到8秒。更诡异的是,同样的模型在测试环境跑得好好的,上线后却像吃了泻药一样崩了。排查了一整夜,发现罪魁祸首是推理框架的显存管理——传统方案为每个请求预分配固定大小的KV Cache,结果长序列请求一多,显存碎片化严重,新请求直接OOM。当时我就在想,要是早点用vLLM的PagedAttention,这锅根本不用背。PagedAttention:把显存当虚拟内存管传统Transformer推理时,每个请求的Key-Value Cache是连续分配的,像一个大数组。假设一个请求生成长度为1024的序列,KV Cache就得占满1024个slot,哪怕实际只用了500个token,剩下的524个slot也白白占着显存。更坑的是,不同请求的序列长度差异巨大,显存碎片化就像硬盘碎片一样,越用越卡。vLLM的PagedAttention借鉴了操作系统的分页管理。它把KV Cache切成固定大小的“块”(block),每个块通常包含16或32个token的KV对。请求的KV Cache不再是一整块连续内存,而是由多个不连续的块通过页表映射组成。举个例子,一个请求生成了50个toke
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