vLLM吞吐量低的原因

提升vLLM吞吐量的核心在于平衡显存利用率、并发请求数与计算内核效率，通过调整PagedAttention配置、优化批处理策略及部署量化模型，可实现数倍的性能跃升，在大规模语言模型落地场景中,开发者往往面临一个尴尬的境地：模型推理延迟尚可，但吞吐量（Throughput）成为瓶颈，这意味着单位时间内处理的请求数……