前 DeepMind 工程师万字拆解 vLLM 推理系统架构
solyarisoftware · x · 2026-09-15
Aleksa Gordić 发布长文 《Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System》，系统拆解现代高吞吐 LLM 推理引擎的完整架构，被广泛推荐为理解推理系统的不二入门。
文章基于 2025 年 8 月 9 日的 vLLM 代码（commit 42172ad），聚焦 V1 引擎，共分五部分：
- LLM Engine 与 Engine Core：调度器、paged attention、continuous batching 等基础
- 高级特性：chunked prefill、prefix caching、guided/speculative decoding、P/D 分离
- 横向扩展：从单 GPU 到多 GPU、多节点执行
- 服务层：分布式/并发 Web 架构
- 基准测试与自动调优：延迟与吞吐测量
写法上采用倒金字塔结构，先建立全局心智模型再逐层深入细节，从第一性原理出发构建系统而非把 vLLM 当黑盒。这是系列首篇，后续将深入各子系统。适合想理解 generate() 调用到 token 上屏之间发生了什么、或想给 vLLM/SGLang 贡献代码的读者。
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