vLLM(虚拟语言模型)是一个专为大规模语言模型设计的高性能推理引擎，尤其针对使用Transformer架构的模型，如GPT系列、Qwen等。VLLM旨在解决大模型在推理阶段的性能瓶颈，通过多种优化技术和策略，它能够提供高吞吐量、低延迟的文本生成服务。下面是VLLM实现这些目标的主要方式:

1.张量并行化和模型并行化

VLLM支持将大型模型分布在多个GPU上进行并行计算，这包括张量并行化(Tensor Paralelism)和模型并行化(ModelParallelism)。张量并行化将模型的权重和激活在多个GPU之间切分，而模型并行化则将模型的不同层分配给不同的GPU，以此来有效利用多GPU资源.

2.连续批处理

VLM通过连续批处理(Consecutive Batch processing)技术，能够在GPU上无缝处理连续的输入序列，而无需等待额外的主机到设备数据传输。这减少了等待时间和上下文切换，从而提高了GPU利用率和整体推理速度。

3.优化的CUDA内核

VLLM利用优化的CUDA内核来加速关键计算，如注意力机制中的矩阵乘法和点积运算。这些内核经过高度优化，能够充分利用GPU的并行计算能力，减少计算延迟。
4. PagedAttention
PagedAttention是一种创新的注意力机制，用于处理长序列输入，通过将输入序列分割成多个页面，每个页面独立处理，减少了全局注意力计算的复杂度，从而降低了内存使用和计算时间。

5.量化

VLLM支持不同的量化技术，如GPTQ和AWQ，这些技术能够将模型的权重量化到更低的精度，比如int4或int8，从而减少模型的内存占用，提高计算效率。

6.低延迟和高吞吐量

VLM的设计重点之一是提供低延迟的响应，即使在处理高并发请求时也能保持高性能。它能够高效地处理大量并发的文本生成请求，适合于大规模部署和实时应用。

7.动态批处理

除了连续批处理，vLLM还支持动态批处理，可以根据实时的请求负载动态调整批处理大小，以平衡延迟和吞吐量。

8.异步执行

vLLM的异步执行模型允许在多个请求之间重叠计算和通信，进一步提升了效率。

9.自动资源管理

vLLM能够自动管理和分配GPU资源，根据模型需求和系统状态做出最优决策，减少人为干预。
通过上述技术和策略的综合应用，LM能够提供一个既强大又灵活的平台，使得大规模语言模型的推理变得更加高效和实用。