什么是vLLM？有何特点优势？

随着大语言模型得到广泛应用，如何优化模型推理性能，加速在各行各业落地部署，成了行业面临的新难题。

而vLLM通过创新式的内存管理和算法优化，为业内提供了新思路，也被视为大语言模型 （LLM） 服务技术的一大里程碑。

但什么是vLLM？它有哪些特点？为何能快速在业内声名鹊起？如果你也好奇，下面不如跟着司普科技1号解说员小司一起来看看。

什么是vLLM？

vLLM英文全称为Vectorized Large Language Model Inference/Serving System，翻译过来就是：向量化大型语言模型推理/服务系统。

在业内，它被视为一种面向大语言模型（LLM）设计的高效推理引擎和框架，AI推理生态系统中的一种关键技术。

vLLM最早于2023年9月被加州大学伯克利分校团队开发出来并在论文上予以引用（《Efficient Memory Management for Large Language Model Serving withPagedAttention》），当年就在业内引起一阵轰动。

今年以来，随着业界对高吞吐、低延迟、低成本的大模型服务的需求激增，vLLM再度成为行业瞩目的焦点，再度在业内出圈。

vLLM有何特点优势？

和传统大语言模型推理引擎相比，vLLM采用全新的注意力算法「PagedAttention」，能通过高效管理注意力价值中的键（Key）和值（Value），优化内存管理。

它支持连续批处理和动态调度，比如通过恒定的GPU利用率提高吞吐量，动态处理请求，减少平均延迟，实现资源利用率的最大化。

还融合多种模型压缩与量化方法，能进一步优化计算量和存储需求，实现受限资源环境下的高效部署。

加上能广泛兼容主流模型架构和硬件平台（如NVIDIA、AMD、INTEL、IBM等的GPU/CPU产品）等，这些优点使得vLLM能为大语言模型应用提供更高效的推理引擎服务和部署支持，同时保障了模型在实际应用过程中的高性能、高吞吐、低成本、易扩展等特点。

和VLLM有何区别？

vLLM是大语言模型推理引擎，旨在优化内存管理、信息吞吐量、可扩展性等，更有效地支持模型推理和服务。

而另一大热门概念VLLM（英文全称为：Visual-Language Large Model），即视觉多模态大模型，是指一种融合视觉感知与多模态交互能力的新型大语言模型系统。两者不可混为一谈。

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