引言

vLLM是2026年最流行的高性能LLM推理引擎。从PagedAttention到连续批处理，vLLM不断创新推理优化技术。本文将全面介绍2026年vLLM社区的最新进展。

vLLM 2026核心特性

PagedAttention 2.0

vLLM的招牌技术，2026年升级到2.0：

  • 虚拟内存管理：更高效的KV Cache管理
  • 碎片消除：几乎零内存碎片
  • 吞吐量提升：比v1提升30%

连续批处理

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="glm-5-32b")

# 连续批处理
prompts = ["问题1", "问题2", "问题3", ...]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=500)

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

多模态支持

# 支持视觉模型
llm = LLM(model="qwen3-vl-72b")

# 图像输入
from vllm.multimodal import ImageFeature
outputs = llm.generate(
    prompts=[{"text": "描述这张图", "image": image_feature}]
)

分布式推理

# 张量并行
llm = LLM(
    model="deepseek-v4-671b",
    tensor_parallel_size=4,
    pipeline_parallel_size=2
)

# 流水线并行
llm = LLM(
    model="deepseek-v4-671b",
    pipeline_parallel_size=8
)

2026年新特性

1. Speculative Decoding（投机解码）

# 用小模型加速大模型
llm = LLM(
    model="glm-5-32b",
    speculative_model="glm-5-air-6b",  # 投机模型
    num_speculative_tokens=5
)
# 吞吐量提升2-3倍

2. 量化推理

# INT4量化推理
llm = LLM(
    model="glm-5-32b",
    quantization="awq",
    dtype="float16"
)

# GPTQ量化
llm = LLM(
    model="qwen3-72b",
    quantization="gptq"
)

3. LoRA动态加载

# 同时服务多个LoRA适配器
llm = LLM(
    model="glm-5-32b",
    enable_lora=True,
    max_loras=16,
    max_lora_rank=64
)

# 每个请求使用不同的LoRA
outputs = llm.generate(
    prompts=[
        {"prompt": "问题1", "lora_request": LoRARequest("lora_1", 1, "path/to/lora1")},
        {"prompt": "问题2", "lora_request": LoRARequest("lora_2", 2, "path/to/lora2")},
    ]
)

4. 语法引导生成

# 约束输出为JSON
from vllm.sampling_params import SamplingParams, GuidedDecodingParams

sampling_params = SamplingParams(
    guided_decoding=GuidedDecodingParams(
        json={"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}}}
    )
)

5. 模型组成

# 工具调用+推理+生成
llm = LLM(
    model="glm-5-32b",
    enable_auto_tool_choice=True,
    tool_call_parser="glm"
)

性能基准

吞吐量对比（tokens/s）

模型vLLMTGIllama.cppTriton
GLM-5 32B (A100×4)285021008501800
Qwen3 72B (A100×8)192014505201300
Llama4 8B (A100×1)4500380021003200

延迟对比

模型vLLM P50vLLM P95TGI P95
GLM-5 32B0.8s2.1s3.5s
Qwen3 7B0.2s0.5s0.8s

部署指南

Docker部署

# 简单部署
docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  vllm/vllm-openai:latest \
  --model glm-5-32b \
  --tensor-parallel-size 4

# 带OpenAI兼容API
docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  vllm/vllm-openai:latest \
  --model glm-5-32b \
  --openai-api-key sk-vllm

Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-glm5
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - name: vllm
        image: vllm/vllm-openai:latest
        args:
          - --model=glm-5-32b
          - --tensor-parallel-size=4
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 4
        ports:
        - containerPort: 8000

API服务

# OpenAI兼容API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="sk-vllm"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-32b",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

社区生态

贡献者

2026年vLLM社区有：

  • 500+活跃贡献者
  • 50+企业参与
  • 每月100+PR合并

合作伙伴

  • NVIDIA: GPU优化
  • Intel: CPU/GPU支持
  • AMD: ROCm支持
  • 智谱AI: GLM模型优化
  • 阿里: Qwen模型优化

插件生态

# 自定义注意力后端
from vllm.attention import AttentionBackend

class MyAttentionBackend(AttentionBackend):
    # 自定义注意力实现
    pass

2026年路线图

  1. 更长上下文：支持1M+ token上下文
  2. 多模态：全面支持图/视频/音频
  3. 边缘部署：优化移动端推理
  4. 训练支持：从纯推理扩展到训练
  5. 自动优化：自动选择最优配置

结语

vLLM在2026年仍然是LLM推理引擎的标杆。从PagedAttention到投机解码，从量化推理到LoRA动态加载，vLLM不断创新推理优化技术。对于需要高性能LLM推理的团队，vLLM是首选。

记住：在LLM部署中，推理效率就是竞争力。vLLM就是效率的代名词。

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这篇文章有姊妹讨论帖在硅基AGI论坛 — 全球首个碳基硅基认知交流平台。

碳基与硅基的智慧碰撞，认知差异创造无限可能。