第 7 章推理框架：vLLM 与 PagedAttention

推理框架 vLLM 内部机制：PagedAttention 如何把 KV cache 显存利用率从 40% 提到 90%，Continuous Batching 如何提升吞吐。

发表于 2026/09/17 更新于 2026/09/19

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上一章末尾我们指出：推理不能拿训练的 util 思维来评判——推理的痛在延迟（TTFT/TPOT）与 KV cache 管理。这一章深入推理框架的核心。当很多用户同时问同一个模型，GPU 怎么高效地服务所有人？naive 的做法是每个请求独占一份显存、串行处理——但这样又慢又浪费。vLLM 用 PagedAttention + Continuous Batching 解决了这个问题，让推理吞吐提升一个数量级。理解这两个机制，是回答核心问题 Q1 在推理维度（为什么推理服务吞吐上不去）的关键。

本章学习目标

读完本章，你应该能：

解释 PagedAttention 解决了 KV cache 的什么问题，以及它如何提升显存利用率。
解释 Continuous Batching 与静态 batching 的区别。
估算给定模型与并发下的 KV cache 显存需求，并判断是否会 OOM。

7.1 概念讲解

推理为什么和训练不同

训练是”一批数据算一次梯度”，推理是”一个 prompt 生成一串 token”。每个请求在生成过程中都要保留自己的 KV cache（注意力机制的中间结果），并且长度不断增长。这带来两个问题：

显存浪费：传统做法为每个请求预分配最大长度（如 8192 token）的连续显存，但多数请求根本用不满——短请求也占满长的预分配；
碎片化：不同请求长度不一，连续分配的显存很快碎片化。

先理解 KV cache 是什么：Transformer 每生成一个 token，注意力层要跟之前所有 token 的 Key/Value 做计算。为了避免每步重算历史 token 的 K/V，推理引擎把已生成 token 的 K/V 缓存在显存里——这就是 KV cache。它是每个请求独立的一份，随 token 增长，且大小直接决定能同时服务多少请求（见例 7-1 的显存估算）。

KV cache 的数学（第 7 章核心公式）： $\text{单 token KV cache} = 2 \times \text{层数} \times \text{KV heads} \times \text{head dim} \times \text{精度字节}$

乘 2 是因为 K 和 V 各一份。这个公式是判断”这个模型 + 这个并发 + 这个上下文长度”会不会 OOM 的基础。

PagedAttention：像操作系统管内存一样管显存

图 7-2：连续分配 vs PagedAttention 分块

flowchart TB
    subgraph Old["传统连续分配（碎片化严重）"]
        O1["Seq 1: reserved<br/>[KV1][KV1]…[KV1]<br/>实际只占 1/3"]
        O2["Seq 2: reserved<br/>[KV2][KV2]…[KV2]<br/>实际只占 1/4"]
        O3["Seq 3: reserved<br/>[KV3][KV3]…[KV3]<br/>实际只占 1/2"]
    end

    subgraph New["PagedAttention（动态分页）"]
        N1[Block 1]
        N2[Block 2]
        N3[Block 3]
        N4[Block 4]
        N5[Block 5]
        N6[Block 6]
        N7[Block 7]
        N8[Block 8]

        P1["Seq 1:<br/>Pointer Map:<br/>[N1, N3, N7]"]
        P2["Seq 2:<br/>Pointer Map:<br/>[N2, N5]"]
        P3["Seq 3:<br/>Pointer Map:<br/>[N4, N6, N8]"]
    end

    style O1 fill:#faa,color:#000
    style O2 fill:#faa,color:#000
    style O3 fill:#faa,color:#000
    style N1 fill:#9f9,color:#000
    style N2 fill:#9f9,color:#000
    style N3 fill:#9f9,color:#000

PagedAttention 的灵感来自虚拟内存分页：把 KV cache 切成固定大小的 block（block），用 block table 记录每个请求占用了哪些 block。这样：

显存按需分配，不再预分配满；
不连续的空闲 block 都能被利用，消除碎片；
多个请求可以共享相同的 block（如相同的 system prompt）。

三个关键机制（面试深挖点）：

Block 与 Block Table：KV cache 按固定 token 数切成 block（vLLM 默认 block_size=16 token），每个请求有一张 block table 记录”逻辑 block → 物理 block”的映射。生成新 token 时按需分配一个 block，写满 16 个再分配下一个——不像传统方式一次预留最大长度；
前缀共享：多个请求如果有相同的 system prompt 前缀，它们可以共享同一个物理 block（引用计数），只有不同的后缀才各自分配。这就是 --enable-prefix-caching 能大幅提升多轮对话/批量同前缀请求吞吐的原理；
消除碎片：传统连续分配下，不同长度请求留下的空洞无法复用（碎片）；PagedAttention 的 block 是统一大小的最小分配单位，任何空闲 block 都能被任何请求使用——碎片消失。

图 7-1：连续分配 vs PagedAttention

flowchart LR
    subgraph "传统: 每请求预分配最大长度"
        A["Seq1 预分配 8192 token(用 1000)"]
        B["Seq2 预分配 8192 token(用 2000)"]
        C["Seq3 预分配 8192 token(用 3000)"]
    end
    subgraph "PagedAttention: 按需分配 block"
        D["Seq1: [B1][B5][B9]"]
        E["Seq2: [B2][B6]"]
        F["Seq3: [B3][B4][B7][B8]"]
    end

官方论文报告显存利用率从 30-60% 提升到 90%+，这是推理吞吐提升数量级的核心来源。

KV cache 显存估算

KV cache 大小取决于模型结构：

\[\text{KV cache 大小} = 2 \times \text{层数} \times \text{KV heads} \times \text{head dim} \times \text{token 数} \times \text{精度字节}\]

（乘 2 是因为 K 和 V 各一份。）

每一项代表什么（理解公式而非死记）：

层数 × KV heads × head dim：一个 token 的 K 向量和 V 向量各有多大——层数越多、注意力头越多、每头维度越大，单 token 的 KV 就越大；
token 数：上下文长度（已生成 + 已输入），是并发场景的线性放大项；
精度字节：bf16=2、fp8=1——KV cache 量化（--kv-cache-dtype fp8_e4m3）能把 KV 减半。

并发下怎么算总需求：单 token KV × 平均上下文长度 × 并发请求数。例 7-1 里 7B 模型单 token KV ≈ 0.65 MB，2048 token × 2000 并发 = 2.5 TB——远超单卡，所以 KV cache 管理是推理核心。

Continuous Batching：不等 batch 满

传统静态 batching：攒满一批再一起处理，一批内最慢的请求拖累整批。Continuous Batching：请求一完成就立刻腾出槽位给新请求，GPU 始终在满负荷处理”混合了不同进度请求”的 batch。

静态 vs 连续的量化对比（为什么连续吞吐高）：

静态：batch 内最快的请求（如 50 ms 完成）要等最慢的（200 ms）一起结束，GPU 有 150 ms 空档——batch 吞吐受最慢请求拖累；
连续：50 ms 完成的请求立刻让位给新请求，GPU 始终满载——吞吐只受 GPU 算力限制，不受单个慢请求拖累。

vLLM 论文报告的收益：配合 PagedAttention，吞吐可比传统实现提升约 8-23 倍（连续 batching 解决”时间上不等”，PagedAttention 解决”空间上不浪费”，两者正交）。

💡 常见坑：Continuous Batching 不等于”批越大越好”——batch 越大延迟越高（TTFT/TPOT 都涨）。吞吐与延迟要权衡：vLLM 的 --max-num-seqs 控制并发上限，--gpu-memory-utilization 控制显存占用比例。

vLLM 关键参数速记

  
vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 4 \        # TP 卡数
    --gpu-memory-utilization 0.92 \   # 显存占用比例
    --max-num-seqs 256 \              # 并发上限
    --max-model-len 16384 \           # 上下文长度
    --enable-prefix-caching \         # 前缀缓存（共享 system prompt）
    --kv-cache-dtype fp8_e4m3         # KV cache 量化

每个参数管什么：

--tensor-parallel-size：模型张量并行到几张卡（70B 需要多卡，见第 6 章显存估算）；
--gpu-memory-utilization：给 KV cache 留多少显存（如 0.92 = 92% 给模型+KV，留 8% 给 CUDA 上下文）——KV 越多并发越高，但挤占模型余量；
--max-num-seqs：并发请求上限——越大吞吐越高但延迟也高；
--max-model-len：上下文长度上限——决定单请求最大 KV，也影响 KV 预算（见例 7-2）；
--enable-prefix-caching：共享相同前缀的 KV block，多轮对话/同 system prompt 场景省显存；
--kv-cache-dtype：KV cache 精度，fp8_e4m3 减半 KV 显存（精度需验证）。

7.2 示范例题

例 7-1：估算 KV cache 显存【Bloom：应用】

题目：一个 7B 模型，32 层，40 个 KV heads，head dim 128，bf16。服务 2000 个并发请求、平均上下文 2048 token。估算 KV cache 总显存。

解：

单 token 单请求 KV cache：$2 \times 32 \times 40 \times 128 \times 2 = 655,360\ \text{bytes} = 0.625\ \text{MB}$

单请求（2048 token）：$0.625 \times 2048 = 1280\ \text{MB} = 1.28\ \text{GB}$

2000 并发：$1.28 \times 2000 = 2560\ \text{GB}$

结论：2000 并发 × 2048 token 需要 2.5 TB 显存——远超单卡 80 GB，必须多卡分摊（TP/多副本）或限制并发。这就是 KV cache 管理是推理核心的原因。

回顾：这道题用到了 KV cache 公式——并发 × 上下文长度是显存的乘数。

验证：✅ 已验证（Python 复算，结果一致）

  
layers, kv_heads, head_dim, dt = 32, 40, 128, 2
per_token = 2*layers*kv_heads*head_dim*dt
print(f"单token: {per_token/1e6:.2f} MB")
req = per_token*2048/1e9
print(f"单请求2048token: {req:.2f} GB")
print(f"2000并发: {req*2000:.0f} GB")
# 输出: 单token 0.65MB; 单请求 1.28GB; 2000并发 2560GB

例 7-2：判断是否 KV cache OOM【Bloom：应用】

题目：一张 80 GB 卡跑 7B 模型，权重占 20 GB，--gpu-memory-utilization 0.92，KV cache 预算 = 80 × 0.92 − 20 = 53.6 GB。模型每 token KV cache 0.625 MB。最多能支撑多少并发（假设平均 4096 token/请求）？

解：

单请求 KV cache：$0.625 \times 4096 = 2560\ \text{MB} = 2.56\ \text{GB}$

\[\text{并发上限} = \frac{53.6}{2.56} \approx 20.9 \approx 20\]

单卡约 20 并发（4096 token 平均）。要更多并发需：TP 多卡分摊、KV cache 量化（fp8 减半）、或限制 max-model-len。

回顾：这道题用到了”KV cache 预算 = 显存 × 利用率 − 权重”——并发上限的可计算来源。

验证：✅ 已验证（Python 复算，结果一致）

  
gpu, util, weights, per_token_kv, tokens = 80, 0.92, 20, 0.625, 4096
kv_budget = gpu*util - weights
per_req = per_token_kv*tokens/1024  # MB→GB
print(f"KV预算 {kv_budget:.1f} GB, 单请求 {per_req:.2f} GB, 并发上限 {kv_budget/per_req:.0f}")
# 输出: KV预算 53.6 GB, 单请求 2.50 GB, 并发上限 21

7.3 引导练习

例 7-3：PagedAttention 收益估算【Bloom：分析】（引导练习）

题目：某推理服务用传统连续分配时显存利用率 40%，改用 PagedAttention 后 90%。若总显存 80 GB（20 GB 权重 + 60 GB KV），求 KV cache 有效容量提升多少倍。

提示 1（方向）

先算两种方案下"实际可用的 KV 数据量"。

提示 2（关键步骤）

有效 KV 容量 = 分配给 KV 的显存 × 利用率。

完整解答

传统：KV 显存 60 GB × 40% = 24 GB 有效。 PagedAttention：60 GB × 90% = 54 GB 有效。提升倍数：$54/24 = 2.25$ 倍。即同样显存下，PagedAttention 能让 KV cache 多装 2.25 倍的数据——这就是并发数（或上下文长度）能提升的倍数。 **验证**：✅ 已验证（Python 复算，结果一致） ```python kv_gb, u_old, u_new = 60, 0.40, 0.90 print(f"有效容量: {kv_gb*u_old:.0f}GB → {kv_gb*u_new:.0f}GB, 提升 {kv_gb*u_new/(kv_gb*u_old):.2f}x") # 输出: 有效容量: 24GB → 54GB, 提升 2.25x ```

例 7-4：Continuous Batching vs 静态【Bloom：评价】（引导练习）

题目：静态 batching 下，batch 内 10 个请求中最慢的要 200 ms、最快的 50 ms。Continuous Batching 的核心改进是什么？请评价”只优化 batch 调度不动 KV cache”能否解决显存浪费问题。

提示 1（方向）

静态 batch 完成时间由最慢请求决定；Continuous Batching 让完成的请求立刻让位。

提示 2（关键步骤）

两者解决的是不同问题：batching 解决吞吐/延迟，KV cache 解决显存——缺一不可。

完整解答

Continuous Batching 的核心改进：不再等整批完成——某个请求先完成（50 ms）就立刻腾出槽位让新请求进来，GPU 保持满载。静态 batch 下，该请求要等最慢的 200 ms 才释放，GPU 有 150 ms 的空档。评价"只优化 batching 不动 KV cache"：不能。Continuous Batching 提升的是吞吐/延迟，但每个请求的 KV cache 仍要占显存——如果不解决 KV cache 的分配浪费（PagedAttention），并发一高还是会 OOM。两者是正交的两个优化：**batching 解决"时间上不等"**，**PagedAttention 解决"空间上不浪费"**，必须同时做。 **验证**：✅ 已验证（核对来源：vLLM 论文 SOSP 2023 对 Continuous Batching 与 PagedAttention 的定位；此为对比评价题）

7.4 独立习题

习题 7-1【Bloom：应用】

题目：一个 7B 模型，32 层，32 个 KV heads，head dim 128，bf16。服务 1000 个并发请求、平均上下文 1024 token。估算 KV cache 总显存（单位 GB）。

习题 7-2【Bloom：应用】

题目：一张 80 GB 卡跑 13B 模型（权重约 30 GB），--gpu-memory-utilization 0.9，模型每 token KV cache 0.5 MB。平均 2048 token/请求，最多能支撑多少并发？

习题 7-3【Bloom：分析】

题目：PagedAttention 让显存利用率从 40% 提到 90%（KV 部分 60 GB）。KV cache 有效容量提升多少倍？这个提升直接体现在并发数还是上下文长度上？说明理由。

习题 7-4【Bloom：评价】

题目：对比”增大 --max-num-seqs（并发上限）”与”KV cache 量化（fp8_e4m3，KV 减半）”两种提升吞吐的手段，各自解决什么问题、有什么代价？在显存吃紧时你会优先哪个？

本章小结

核心结论：

推理的痛在延迟（TTFT/TPOT）与 KV cache 管理，不是训练的 util 思维。
PagedAttention 把 KV cache 切成 block 按需分配，显存利用率 30-60% → 90%+，是推理吞吐数量级提升的核心。
KV cache 大小 = 2 × 层数 × KV heads × head dim × token 数 × 精度字节。
Continuous Batching 解决”时间上不等”（GPU 满载），PagedAttention 解决”空间上不浪费”（显存）——两者正交，必须同时做。
vLLM 关键参数：--max-num-seqs（并发）、--gpu-memory-utilization（显存）、--enable-prefix-caching（前缀复用）。

与持久理解的呼应：本章推进了「学生将理解：GPU 集群的”利用率”是计算、IO、网络、调度四方博弈的结果」在推理侧的具体化——推理服务用 util 判断会误判，要看延迟满足度与 KV cache 容量。

自检：回到章首学习目标，逐条问自己做到了没有——

解释 PagedAttention 解决什么问题及如何提升显存利用率 → 拿不准就重读 7.1，自测：习题 7-3
解释 Continuous Batching 与静态 batching 的区别 → 自测：习题 7-4
估算 KV cache 显存并判断是否会 OOM → 自测：习题 7-1

下一章预告：单卡/单机跑起来了，但多用户、多团队怎么共享 GPU 资源？下一章进入调度与多租户：Slurm、Volcano、Kueue 的调度策略与权衡。

第 7 章推理框架：vLLM 与 PagedAttention

本章学习目标

7.1 概念讲解

推理为什么和训练不同

PagedAttention：像操作系统管内存一样管显存

KV cache 显存估算

Continuous Batching：不等 batch 满

vLLM 关键参数速记

7.2 示范例题

例 7-1：估算 KV cache 显存【Bloom：应用】

例 7-2：判断是否 KV cache OOM【Bloom：应用】

7.3 引导练习

例 7-3：PagedAttention 收益估算【Bloom：分析】（引导练习）

例 7-4：Continuous Batching vs 静态【Bloom：评价】（引导练习）

7.4 独立习题

习题 7-1【Bloom：应用】

习题 7-2【Bloom：应用】

习题 7-3【Bloom：分析】

习题 7-4【Bloom：评价】

本章小结

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