vLLM的并行推理能力是其实现高性能的核心，它通过多种并行维度的精细组合和底层系统级创新，将GPU集群的计算能力与内存效率发挥到极致。🔄 vLLM并行推理参数全解vLLM的并行化是一个多层次策略，下表详细解析了其核心参数、原理及配置考量：并行维度/参数核心参数技术原理适用场景与配置建议张量并行--tensor-parallel-size(-tp)将单个Transformer层的权重矩阵和计算在多个GPU间进行拆分，需要GPU间高速互联（NVLink）。场景：单个GPU无法容纳的超大模型。建议：通常设为可用的GPU数（如2, 4, 8）。模型需支持TP。流水线并行--pipeline-parallel-size(-pp)将模型按网络层深度拆分到不同GPU上，如同工厂流水线，数据在不同GPU间顺序传递。场景：模型极大，无法仅用张量并行。建议：与TP结合使用，但会引入GPU间通信开销和“气泡”空闲时间。连续批处理--max-num-batched-tokens--max-num-seqs动态调度请求队列，而非静态成批。新请求可随时加入，完成请求立即释放资源，实现GPU高负载。场景：高并发、请求长短不一的在线服务。建议：max-num-batched-tokens是吞吐与延迟平衡的关键。内存与缓存优化--block-size--gpu-memory-utilization--kv-cache-dtype基于PagedAttention，将KV缓存分块管理，实现高效内存共享与按需分配。场景：所有场景的底层优化。建议：通常用默认块大小（16）；显存利用率设0.8-0.9；fp8缓存可大幅省显存。除了这些启动参数，vLLM的调度器是实现上述并行的“大脑”，它内部维护多个队列，动态决定每个计算步处理哪些请求的哪些令牌，其核心逻辑如下图所示：