vLLM 推理加速框架的核心优势是什么？

1. PagedAttention 显存高效

• 以分页方式管理 KV 缓存，消除内部碎片，相比朴素方案显著减少显存浪费，使单卡可服务的并发请求数大幅增加

2. 连续批处理逼近满利用率

• 请求动态进出批次，GPU 利用率在真实流量下持续处于高位，并发场景吞吐显著高于静态批处理

3. OpenAI 兼容与易集成

• 提供与 OpenAI 对齐的 API 服务，可作为现有应用的"即插即用"替换

4. 多 GPU 与广泛模型支持

• 支持张量并行与流水线并行，覆盖 Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral 等数百种模型架构

5. 生态成熟

• 具备前缀缓存、推测解码、量化（AWQ / GPTQ / FP8）、多 LoRA 等能力，是生产级 LLM 服务的主流选择