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Continuous Batching 动态批处理深度解析：如何突破 LLM 推理服务的吞吐量瓶颈
引言：LLM 推理服务的吞吐量困局 当我们将一个大语言模型部署到生产环境时，最核心的挑战往往不是模型本身的精度，而是如何高效地利用 GPU 算力服务海量并发请求。一个 7B 参数的模型在单张 A100 上串行推理，每个请求可能需要数百毫秒到...
标签：PagedAttention
大模型推理中的 Continuous Batching 深度解析：从 Static Batching 到 Iteration-Level Scheduling 的演进之路
引言：为什么 Batching 策略决定了推理服务的天花板 在大模型推理服务的工程实践中，有一个经常被低估却至关重要的设计决策：如何将并发的用户请求组织成批次（Batch）送入 GPU 执行。这个看似简单的调度问题，实际上直接决定了服务的吞...
SGLang vs vLLM：大模型推理引擎架构设计与性能深度对比
引言：推理引擎之争的底层逻辑 随着大语言模型（LLM）在各行各业的落地加速，模型推理效率已成为制约规模化部署的核心瓶颈。在众多开源推理框架中，vLLM 和 SGLang 是最受关注的两个项目。vLLM 由 UC Berkeley 的 Sky...
详解vLLM推理引擎架构：PagedAttention原理与LLM高效部署实践
引言：大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿飙升到数千亿，推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现）在推理时面临两大痛点...