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vLLM是一个专门为大语言模型设计的高性能推理引擎。它的主要目标是提供高吞吐量和低延迟的推理服务，让大语言模型能够更高效地处理用户请求。
vLLM的核心技术是PagedAttention机制。传统的注意力机制需要连续的内存空间来存储KV缓存，而PagedAttention将KV缓存分割成固定大小的页面，就像操作系统的虚拟内存管理一样，这样可以更灵活地分配和管理内存。
vLLM相比传统推理引擎具有显著的性能优势。它能够实现更高的吞吐量，支持大批量并发请求的处理；同时保持低延迟，快速响应用户查询。通过PagedAttention机制，vLLM大幅提高了显存利用率，减少了内存碎片，并支持动态批处理来智能调度请求。
vLLM在多个应用场景中发挥重要作用。它广泛应用于在线聊天服务，如ChatGPT类应用，为用户提供流畅的对话体验。在API服务中，vLLM支持大规模模型部署，处理海量并发请求。它还适用于批量推理任务和实时对话系统，如客服机器人，满足不同业务需求。
总结来说，vLLM是一个革命性的大语言模型推理引擎。它通过PagedAttention技术创新，实现了高效的内存管理，展现出卓越的性能表现，包括高吞吐量、低延迟等特点。vLLM在多个应用场景中都有广泛应用，为大语言模型的部署和使用提供了强有力的技术支撑。