vLLM加速大模型推理的核心技术原理可分解为以下关键创新点：

一、‌内存管理革命：PagedAttention‌

KV Cache分页机制‌
将传统连续存储的KV Cache拆分为非连续内存页，类似操作系统内存分页管理，消除内存碎片并实现动态分配。13B模型单请求KV Cache从1.6GB降至可弹性扩展的块状存储
内存共享优化‌
相同前缀的请求（如多用户问相似问题）可共享KV Cache内存页，降低重复计算

二、‌计算流程重构‌

连续批处理(Continuous Batching)‌
动态合并不同进度的请求至同一批次，GPU利用率提升3倍以上
定制化CUDA Kernel‌
针对注意力计算设计专用内核，减少显存与计算单元间的数据搬运开销

三、‌分布式扩展能力‌

支持多GPU自动并行化，65B模型推理可通过张量并行拆分到8卡执行
与LangChain等框架深度集成，实现端到端流水线加速

四、‌性能实测对比‌

相比原生PyTorch实现，vLLM在7B模型上吞吐量提升4倍
延迟降低60%以上，尤其擅长处理长文本生成场景

该技术栈通过软硬件协同设计，将传统LLM推理的"内存墙"问题转化为可弹性扩展的资源调度问题。