vLLM

vLLM — движок инференса LLM, использующий эффективное управление памятью и продвинутый кэшинг для ускорения генерации и повышения throughput.

Определение

vLLM — это высокопроизводительный runtime для инференса больших языковых моделей, разработанный для максимизации пропускной способности и минимизации затрат GPU-памяти. Он использует собственную архитектуру управления памятью — PagedAttention — которая позволяет одновременно обслуживать множество запросов, эффективно перераспределять KV-кэши и выполнять генерацию с минимальными накладными расходами. vLLM применяется в системах, где требуется стабильная работа LLM под высокой нагрузкой, включая API-сервисы, ассистентов и генеративные платформы.

Как работает

Главное отличие vLLM от традиционных inference-рантаймов — способ хранения и управления KV-cache. Стандартные реализации выделяют фиксированные блоки памяти, что приводит к фрагментации и ограничивает параллелизм. vLLM решает эту проблему через PagedAttention — систему, похожую на управление виртуальной памятью ОС.

• PagedAttention — KV-cache разбивается на маленькие страницы фиксированного размера, которые динамически распределяются запросам.
• Динамическая перекладка страниц — если запрос завершён или уменьшил потребность в памяти, страницы освобождаются и передаются другим потокам.
• Оптимизированные CUDA-ядра — attention-операции выполняются быстрее благодаря компактным обращениям к памяти.
• Высокий уровень параллелизма — одновременное обслуживание большого количества запросов без роста latency.
• Управляемый batching — объединение запросов в один batched inference-проход для повышения throughput.

В отличие от систем, где KV-cache жёстко привязан к запросу, vLLM позволяет агрессивно переиспользовать память, избегая фрагментации и обеспечивая стабильную работу при высокой нагрузке.

Где применяется

• API-сервисы генерации текста.
• Чат-ассистенты с высокой конкуррентностью.
• Платформы, выполняющие сложные многосоставные prompt.
• Инструменты автоматизации, работающие с большими батчами запросов.
• Сервера инференса, которым требуется предсказуемая скорость и низкая стоимость.
• Развёртывание LLM моделей в облаке и на собственных GPU.

Практические примеры использования

В API-сервисах vLLM позволяет обслуживать десятки тысяч запросов одновременно благодаря тому, что PagedAttention экономно использует память при длинных контекстах. Модели, которые на стандартных рантаймах могли обслуживать десятки запросов, на vLLM обслуживают сотни.

В чат-системах vLLM уменьшает задержки при поточной генерации, поскольку эффективно кэширует уже вычисленные attention-блоки и не выполняет лишних операций.

В ML-платформах vLLM используется как backend для распределённых inference-систем, обеспечивая стабильное поведение даже при больших и непредсказуемых пиках нагрузки.

В корпоративных системах vLLM снижает стоимость GPU-инфраструктуры, так как позволяет держать больше активных запросов на одном GPU по сравнению с традиционными фреймворками.

Ключевые свойства vLLM

• PagedAttention — уникальная память-контролируемая реализация attention.
• Снижение фрагментации VRAM — эффективная работа с длинными последовательностями.
• Высокий throughput — превосходит традиционные рантаймы в батчировании и параллелизме.
• Минимизация накладных расходов — оптимизация CUDA-ядр и обращения к памяти.
• Совместимость — работает с HuggingFace моделями и различными архитектурами.

Проблемы и ограничения

• Ограниченная поддержка новых архитектур — vLLM иногда требует адаптации под свежие модели.
• Зависимость от CUDA — большинство оптимизаций ориентированы на NVIDIA GPU.
• Ограниченная кастомизация attention — свои механизмы могут быть сложнее интегрировать.
• Сложность в отладке — оптимизированный runtime усложняет анализ поведения модели.

Преимущества и ограничения

• Плюс: высокая эффективность использования GPU-памяти.
• Плюс: малое время отклика при высокой конкуррентности.
• Плюс: простое развёртывание и интеграция.
• Плюс: значительное увеличение throughput.
• Минус: привязка к определённым backend-оптимизациям.
• Минус: возможная несовместимость с кастомными слоями.
• Минус: ограниченная поддержка альтернативных ускорителей.
• Минус: сложности при попытке модификации внутренних механизмов.

Связанные термины

• PagedAttention
• Model serving
• KV-cache
• Context caching
• Distributed inference
• TensorRT
• ONNX Runtime
• JIT-compilation