一、为什么传统推理框架在 2026 年“扛不住”了？

过去两年，许多团队直接使用 HuggingFace Transformers 或早期 TGI 部署模型。但在面对 Agent 时代的真实流量时，暴露出三大性能死穴：

2026 年的解法：以 vLLM / SGLang 为代表的下一代推理运行时。

它们从底层重写了 GPU 内存管理与调度器，将 LLM 推理从“单请求视角”提升到了“全局资源池化视角”，实现了接近理论极限的吞吐量。

二、核心架构：三大底层优化技术解析

1. PagedAttention：像操作系统管理内存一样管理 KV Cache

灵感来源于操作系统的虚拟内存分页机制。KV Cache 不再要求连续物理内存，而是被切分为固定大小的 Block（如 16 tokens），通过 Block Table 进行逻辑寻址。

2. RadixAttention：自动识别并复用共享前缀

SGLang 提出的核心技术。将所有历史请求的 Prompt 组织为一棵 Radix Tree（基数树），新请求到达时自动匹配最长公共前缀，直接复用已计算的 KV Cache。

3. Chunked Prefill + Disaggregated Serving：预填充与解码彻底解耦

将超长 Prompt 的 Prefill 拆分为多个 Chunk，与 Decode 请求交错执行；更进一步，将 Prefill 节点与 Decode 节点物理分离（Disaggregated Architecture）

三、实战：用 vLLM 部署生产级高并发推理服务

PagedAttention + Automatic Prefix Caching

 的 Qwen2.5-14B-Instruct 服务，并通过 OpenAI 兼容 API 对外提供服务。

# 推荐 Docker 部署，避免 CUDA 版本冲突
docker pull vllm/vllm-openai:v0.8.5

# 或使用 pip（需确保 CUDA 12.4+）
pip install vllm>=0.8.5


# 一行命令启动生产级 Serving
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \              # 双卡张量并行
    --max-model-len 32768 \                 # 最大上下文长度
    --enable-prefix-caching \               # 🔥 开启 RadixAttention 前缀缓存
    --chunked-prefill-size 8192 \           # 🔥 开启分块预填充
    --gpu-memory-utilization 0.92 \         # 显存利用率上限
    --max-num-seqs 256 \                    # 最大并发序列数
    --port 8000 \
    --trust-remote-code


3.3 客户端调用（完全兼容 OpenAI SDK）

# client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")

# 第一次请求：完整 Prefill
response1 = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",
    messages=[30523.t.kuaisou.com 
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的法律助手。以下是《民法典》全文摘要：...(此处省略5000字)..."},
        {"role": "user", "content": "租房合同到期后房东不退押金怎么办？"}
    ]
)
print(f"首次请求耗时: {response1.usage.prompt_tokens} tokens prefill")

# 第二次请求：相同 System Prompt，自动命中前缀缓存 ⚡
response2 = client.chat.completions.create(

    model="Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",
    messages=[30503.t.kuaisou.com 
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的法律助手。以下是《民法典》全文摘要：...(完全相同的5000字)..."},
        {"role": "user", "content": "邻居装修噪音扰民如何维权？"}
    ]
)
print(f"缓存命中请求耗时: 几乎跳过 Prefill，TTFT < 100ms")


四、生产进阶：2026 企业级推理基建三大基石

上述单机部署适用于开发验证。在真实的企业级生产环境中，还需以下三大基石保障 SLA 与成本效率：

五、结语：推理优化是 AI 工程的“隐形护城河”

2026 年，当所有人都在追逐更强的基座模型时，真正决定 AI 应用能否盈利的，往往是那些“看不见的底层优化”。

同样的硬件预算，推理运行时的选择可以直接决定你的服务是能支撑 100 个付费客户还是 1000 个。

对于 AI 基础设施工程师而言，理解 PagedAttention、RadixAttention、Disaggregated Serving 不再是学术论文里的概念，而是

日常调参、容量规划、成本核算的工程常识

。当你能自信地说出“我的服务在 A100 上跑 Qwen2.5-14B 能达到 4000 tokens/s，P99 TTFT 低于 200ms”时，你才真正掌握了 AI 时代的硬核竞争力。

终结“显存焦虑”：2026 推理基建新范式，用 vLLM + SGLang 构建企业级高并发 LLM Serving

过去两年，许多团队直接使用 HuggingFace Transformers 或早期 TGI 部署模型。但在面对 Agent 时代的真实流量时，暴露出三大性能死穴

人工智能

云计算

后端

弹性伸缩

内存管理

云原生

Agent

4核4G3M云服务器 新用户低至38元/年！

2026上云采购 | AI焕新·智启新局

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

终结“显存焦虑”：2026 推理基建新范式，用 vLLM + SGLang 构建企业级高并发 LLM Serving

终结“显存焦虑”：2026 推理基建新范式，用 vLLM + SGLang 构建企业级高并发 LLM Serving

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐