vLLM：UC Berkeley 开源推理引擎，PagedAttention 把吞吐拉满

官方背景

vLLM 是 UC Berkeley Sky Computing Lab 开源的大模型推理引擎，核心创新是 PagedAttention 显存管理与 Continuous Batching 连续批处理，把 GPU 利用率和吞吐打到极致。2025 年 1 月发布的 v1 稳定版比 v0 吞吐最高提升 1.7 倍。它支持 200+ 模型架构，覆盖 NVIDIA / AMD / TPU / Gaudi / Apple Silicon 等硬件，并提供 OpenAI 兼容 API。

核心能力

① PagedAttention：像操作系统虚拟内存一样管理 KV Cache，显存省、碎片少；② Continuous Batching：请求动态拼批，吞吐拉满；③ OpenAI 兼容 API：几行改动就能把 OpenAI 调用切到本地；④ 200+ 模型架构；⑤ 多硬件后端（NVIDIA/AMD/TPU/Gaudi/Apple Silicon）；⑥ 投机解码、量化、Prefix Caching、多 LoRA；⑦ v1 引擎高吞吐低延迟。

应用场景

自托管高性能 LLM 服务；企业私有化推理；高并发在线推理；多 LoRA 多租户共享底座；用开源引擎替代 OpenAI 自建服务。凡是要「在自己的 GPU 上又快又省地跑大模型」都首选它。

定价与可及性

完全开源（Apache 2.0），pip install vllm 即用，社区极其活跃。本身免费，成本只来自你自备的 GPU。是开源推理赛道的事实标准，被无数公司用于生产环境。

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