"大模型服务框架实践：vLLM 的 PagedAttention 与连续批处理"

概述在高并发推理服务中，KV Cache 的显存管理与批处理策略决定吞吐与时延。vLLM 通过 PagedAttention 动态分页管理 KV Cache，并结合连续批处理提升设备利用率与服务稳定性。PagedAttention：分页管理 KV Cache受虚拟内存分页启发，允许在非连续物理显存中组织连续的 K/V 布局，降低碎片与预留空间浪费［参考1,2,3,4］。与传统“按最大上下文预分配连续块”的方式相比，分页显著缓解了长上下文下的内存浪费，并支持更大的批量尺寸与更稳定的吞吐。连续批处理（Continuous Batching）服务端在解码阶段持续接纳新请求，动态调整批次，提升 GPU 利用率；需配合公平/抢占式调度避免长请求垄断资源［参考4］。工程落地建议显存规划：结合最大上下文与并发量，预估 KV Cache 峰值并启用分页管理；观察 P95/P99 首 token 延迟与稳定性。调度策略：在 FCFS 基础上引入抢占与阈值控制，避免显存打满导致全局阻塞［参考4］。兼容性：注意不同注意力实现（如 FlashAttention/FlashInfer）与分页内核的适配成本；必要时评估 vAttention 等替代方案［参考5］。参考与验证［参考1］知乎：vLLM 核心技术 PagedAttention 图解（分页思想与显存布局）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/691038809［参考2］CSDN：深入理解 vLLM 的 PagedAttention（KV Cache 分页与内存管理）：https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/135470587［参考3］CSDN：vLLM 与 PagedAttention 的原理综述（减少 KV 内存浪费、提高吞吐）：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/144218958［参考4］CSDN：vLLM 的分页注意力与调度机制（连续批处理与抢占策略）：https://blog.csdn.net/xzpdxz/article/details/139854596［参考5］论文/技术文：vAttention（保持虚拟内存连续、动态分配物理内存的替代方案及性能对比）：http://giantpandacv.com/academic/算法科普/Transformer/vAttention：用于在没有Paged Attention的情况下Serving LLM/关键词校验关键词与分页 KV、批处理、吞吐与显存主题一致。