拆解 vLLM：一个高吞吐量大模型推理引擎的里里外外

vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System

Aleksa Gordić 从单卡离线跑模型开始，一步步拆解 vLLM V1 引擎是怎么做到高吞吐量的。文章把分页注意力、连续批处理、KV 缓存块管理这些核心机制讲得很清楚，还覆盖了分块预填充、前缀缓存、推测解码等进阶功能。最后聊到了怎么从单 GPU 扩展到多 GPU、多节点的在线服务。正文没给具体跑分数字，但把调度器、模型执行器和分布式组件怎么配合的...

推荐理由：Aleksa Gordić 从自己单卡跑 TinyLlama 的体验出发，一步步拆 vLLM V1 怎么做到高吞吐。分页注意力、连续批处理、KV 缓存块管理这些核心机制都讲得挺透，还覆盖了分块预填充、前缀缓存和推测解码。最后聊到多 GPU、多节点扩展，但正文没给具体跑分数字，所以我会先打个折——架构思路值一读，性能验证得自己补。