vLLM镜像实测：连续批处理让Qwen推理效率翻倍-洪萨配资

vLLM镜像实测：连续批处理让Qwen推理效率翻倍

在如今的大模型时代，部署一个像 Qwen、LLaMA 或 ChatGLM 这样的语言模型，早已不是“加载权重—跑个generate()”这么简单。尤其是在生产环境中，面对成百上千并发用户的请求，如何在有限的 GPU 资源下做到高吞吐、低延迟、低成本？这成了每个 AI 工程师必须直面的问题。

传统推理服务常采用静态批处理模式——等凑够一批请求再统一执行。听起来合理，但在实际场景中却问题频出：用户请求来得不均匀，短问题和长上下文混杂，GPU 经常空转，显存浪费严重。结果就是，明明卡是满的，系统吞吐却上不去，首 token 延迟还特别高。

有没有一种方式，能让模型“边来边算”，新请求不用排队，老请求也不用被拖慢？答案是肯定的。vLLM正是为解决这一痛点而生。它通过两大核心技术——连续批处理（Continuous Batching）和PagedAttention，彻底重构了大模型推理的资源调度逻辑。我们最近对基于 vLLM 的 Qwen 推理镜像进行了实测，结果令人振奋：在保持首 token 延迟可控的前提下，整体吞吐量提升 5–10 倍，真正实现了“推理效率翻倍”。

连续批处理：从“等齐了再干”到“来了就上”

我们先来看最核心的改进点：连续批处理。

传统的批处理就像高铁发车——必须等到所有乘客都检票进站，列车才会启动。哪怕第一个乘客早到了半小时，也只能干等。这种“同步等待”机制在离线批量推理中尚可接受，但在在线服务中简直是灾难。

而连续批处理完全不同。它的理念很简单：只要 GPU 在跑，新请求就可以随时加入当前正在执行的批次。这就像是高速公路的合流车道——后车不需要停下等前车完成整个行程，只要找到合适间隙就能并入主道，共享同一段行驶过程。

具体来说，当第一个 prompt 到达时，vLLM 立即开始解码，并为其分配 KV Cache 页面；第二个请求进来时，即使第一个还没生成完，也能立刻被纳入当前计算批次，共享同一个前向传播过程。每个序列独立维护自己的状态，互不干扰。这种“动态聚合”机制打破了传统批处理的时间壁垒。

这意味着什么？

新请求不必苦等“凑整”，首 token 延迟显著降低；
GPU 几乎不会空闲，利用率飙升；
批大小不再是固定值，而是根据负载动态伸缩，系统更具弹性。

我们在测试中模拟了不同并发级别的请求流，使用 Qwen-7B 模型进行对比。结果显示，在 32 并发下，传统服务吞吐约为 8 req/s，而 vLLM 达到了 67 req/s，接近8.5 倍提升。更关键的是，平均首 token 延迟反而下降了约 15%，因为新请求不再受制于批等待。

当然，这种机制也带来了一些工程挑战。比如，如何高效管理多个异步序列的状态？如何避免长序列“霸占”资源导致短请求饥饿？这些正是 PagedAttention 要解决的问题。

PagedAttention：把 KV Cache 当作虚拟内存来管

Transformer 模型在自回归生成时，每一步都需要访问之前所有 token 的 Key 和 Value 向量，也就是所谓的 KV Cache。这部分缓存通常非常大，尤其对于长上下文任务，可能占用数 GB 显存。

传统做法是为每个请求预分配一块连续的显存空间，大小按最大长度预留。这就好比你去租房子，不管住不住得完，房东都要求你签一年合同、付全款。结果就是大量空间闲置，形成“显存碎片”。

vLLM 提出的PagedAttention彻底改变了这一模式。它的灵感来自操作系统的虚拟内存分页机制：将整个 KV Cache 按固定大小切分成“页面”（默认每页 16 个 token），每个序列通过一个“页表”记录自己用了哪些页面。物理上可以是非连续存储，但逻辑上仍视为连续块。

举个例子：

用户 A 输入 50 个 token，系统为其分配 4 个页面（第0、3、7、9页）；
用户 B 输入 20 个 token，使用第1、5页；
当 A 释放后，其占用的页面被回收进公共池，供后续请求复用。

这种方式带来了几个质变：

显存利用率大幅提升：实测数据显示，从传统方案的不足 50% 提升至 70% 以上；
支持更大并发数：原本只能跑 8 个并发的场景，现在能轻松支撑 20+；
缓解内存碎片：无需大块连续空间，小页面灵活拼接；
动态扩展能力：序列可在生成过程中按需申请新页面，不怕中途变长。

更重要的是，PagedAttention 与连续批处理形成了完美协同：前者保障内存可持续供应，后者最大化计算并行度。两者结合，才真正释放了 GPU 的潜力。

代码层面，这一切几乎对开发者透明。你只需要在初始化时指定相关参数，其余交给框架自动调度：

from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM( model="Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True, tensor_parallel_size=1, dtype='half', block_size=16, # 页面大小（token 数） gpu_memory_utilization=0.9 # 显存使用上限控制 ) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=128) prompts = [ "人工智能未来的发展方向是什么？", "请写一首关于春天的诗。", "解释量子力学的基本概念" ] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

注意看block_size和gpu_memory_utilization这两个参数。它们是你调节性能与稳定性的主要杠杆。block_size太小会增加页表查找开销，太大则降低分配灵活性，官方推荐 16 是经过大量实测的平衡点。而gpu_memory_utilization建议设为 0.8~0.9，留出一点余量应对突发流量，防止 OOM 导致服务崩溃。

实际部署中的那些“坑”与对策

理论再漂亮，落地才是关键。我们在将 vLLM 镜像接入线上服务的过程中，踩过不少坑，也积累了一些经验。

如何处理长短请求混合？

这是最常见的生产难题。比如客服系统里，既有“你好”这样的短问，也有上传整篇文档做摘要的长文本。传统系统为了兼容最长请求，不得不为所有请求预留最大空间，造成巨大浪费。

vLLM 的分页机制天然解决了这个问题。长短请求共享同一个页面池，短请求只拿自己需要的部分，不会被长请求“绑架”。我们在测试中混合了长度从 10 到 2048 的请求流，发现平均显存占用下降了近 40%，而吞吐仍维持高位。

单卡能否部署多实例？

当然可以。配合 GPTQ 或 AWQ 量化技术，Qwen-7B 可压缩至 6GB 以内，完全可以在一张 A10G 上运行多个 vLLM 实例。我们通过 Kubernetes 部署了 3 个副本，总吞吐突破 180 req/s，单位请求成本下降超过 60%。

不过要注意，多实例并非越多越好。进程间切换、显存争抢都会带来额外开销。建议根据 GPU 显存总量和请求特征做压测调优，找到最优副本数。

API 兼容性怎么办？

很多团队已有基于 HuggingFace Transformers 的服务，直接替换引擎风险较大。好在 vLLM 内置了 OpenAI 兼容接口，只需简单配置即可对外提供/v1/completions、/v1/chat/completions等标准路由。原有客户端几乎无需修改，迁移成本极低。

此外，我们还集成了 Prometheus + Grafana 监控栈，实时追踪 GPU 利用率、请求延迟、页面分配率等关键指标，帮助快速定位性能瓶颈。