Opensource

原文链接：The Best Choice for AI Inference -> vLLM 注意：为避免广告嫌疑，本文中移除了特定产品和品牌的商业宣传内容，仅保留技术特性及企业级产品功能描述，相关内容请以原文为准。 随着各组织从大语言模型（LLM）的试验阶段迈向生产部署，选择哪种推理平台就成了一项关键的业务决策。这个选择不仅影响性能，也影响灵活性、成本优化，以及应对快速变化业务需求的能力。 对于技术人员和方案架构师在评估 LLM 推理平台时，应该重点考虑以下三大因素： 架构灵活性：能否在不同硬件加速器和混合云环境间部署，而不会被某一家厂商锁定。 运行可扩展性：支持从单 GPU 部署扩展到分布式多节点的高级部署模式。 生态开放性：对最广泛的模型与内核支持，以及能与各种企业软件生态系统整合。 vLLM 在开源基础、先进内存管理能力，以及即将推出的分布式部署蓝图方面，独特地满足这些需求。与专有或硬件专用方案不同，这套组合提供了在成本、性能和运营需求上随时优化调整的自由。 本文将深入分析为何 vLLM 在其技术架构与能力上（尤其是其 KV-Cache 管理、并行策略，以及未来的 llm-d 分布式能力）提供了最可持续的生产级 LLM 部署路径。 开源优势 社区驱动的大规模创新 LLM 推理的发展，根本上受到开源创新的推动。过去一年半以来 vLLM V1: A Major Upgrade to vLLM’s Core Architecture | vLLM 博客（英文版），vLLM 在支持多样模型、功能和硬件后端方面取得显著成绩，从伯克利大学的研究项目成长为开源 AI 生态中的事实标准之一 vLLM 2024 Retrospective and 2025 Vision | vLLM 博客（英文版）。 vLLM 社区发展参考链接 vLLM 现在隶属于 PyTorch 基金会托管项目（GitHub — vllm-project/vllm: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs），这保证了其长远的可持续性和治理机制。...

大模型在推理部署时，往往存在显存瓶颈： 模型参数（Parameters, P）动辄上百 GB，需要长期驻留显存。 输入/输出数据（Data, D）则随请求动态变化，但往往和参数耦合在同一设备上，导致显存占用不均衡，扩展性受限。 为了解决这一问题，可以借助 vLLM 框架实现参数 / 数据（P/D）分离，提升推理系统的灵活性和吞吐。 大模型推理的资源瓶颈 以一个 70B 规模的 Transformer 模型为例： 参数权重（FP16 存储）约需 140GB 显存； 每次请求输入的序列数据、KV Cache 会消耗额外显存，并随 batch size 增长而急剧膨胀。 如果不加区分地将 P 与 D 放在同一块 GPU： 参数长期驻留，挤压了用于动态数据的显存； 多实例并发时，数据显存不足，限制了吞吐。 因此，在分布式推理系统中，业界逐渐采用 参数与数据分离（P/D Separation） 的架构思路。 vLLM 简介 vLLM 是一个高性能的大模型推理引擎，核心优势包括： PagedAttention：高效管理 KV Cache，支持大批量并发； 高吞吐率：相较于 Hugging Face Transformers 推理，吞吐提升数倍； 灵活的分布式支持：可结合 DeepSpeed、Megatron 等方案，支持参数/数据分布式存储与调度。 vLLM 的模块化架构，使其天然适合实现 P/D 分离。 P/D 分离的实现思路 在 vLLM 中，推理流程大致分为两个部分： 参数侧（P） 模型权重加载与存放； 可通过 ZeRO-3 / Tensor Parallel 等策略将参数分布在多 GPU 节点上； 参数在整个推理生命周期中保持常驻，不随请求波动。 数据侧（D）...

什么是 VibeVoice？ VibeVoice 是 Microsoft Research 发布的一套面向长篇、多说话人、对话式语音合成的研究框架，目标场景例如整集播客、有声剧或访谈：能在单次生成中维持说话人一致性并处理自然的换手（turn-taking）。模型家族包含多个规模（例如 1.5B、7B 等），并在 Hugging Face 上以 microsoft/VibeVoice-1.5B 形式开放（模型卡、模型文件、model card 中有安装/使用与责任使用说明）。 它解决了传统 TTS（Text-To-Speech）系统的一些痛点，比如： 难以维持长时间对话的语音一致性（speaker consistency）； 多说话人的切换自然性（turn-taking）差； 效率低 — 长文本 + 多说话人时，资源消耗大。 核心创新与架构 VibeVoice 有几个比较新的或者关键的技术设计： 组件 功能 / 目的 Continuous Speech Tokenizers（声学 + 语义两种） 用来把音频压缩成低帧率（7.5 Hz）表示，同时保留语义与音质信息。声学 token 与语义 token 分别负责声音细节和内容表达。 LLM 基础模型（Large Language Model） 在该版本里用的是 Qwen2.5-1.5B，用来处理文本、说话人信息以及上下文对话流。 Diffusion Head 对声学 VAE 的特征进行预测，是生成高保真声音细节的模块。这个模块较轻 (大致 4 层结构)，在推理阶段使用 diffusion 的技术（包括去噪等）。 上下文长度 & 多说话人 支持高达 90 分钟语音生成，最多 4 个说话人。 架构图如下： 优点和局限 优点 长篇幅对话能力 — 能生成近 90 分钟的连续对话，并维持说话人一致性。 多说话人支持 — 最多支持 4 个不同说话人的切换，且对话流程自然。 压缩效率高 — 用 7....