vLLM 推理 GPU 选型指南：显存、KV Cache 与性能瓶颈全解析

为 vLLM 推理有效规划 GPU 规模并进行合理配置，首先需要清晰理解大语言模型处理的两个基本阶段——Prefill（预填充）和 Decode（解码），以及这两个阶段对硬件提出的不同需求。

本指南深入剖析了 vLLM 运行时行为的内部机制，阐明了内存需求、量化和张量并行等核心概念，并提供了将 GPU 选型与实际工作负载相匹配的实用策略。通过探究这些因素之间的相互作用，您将能够准确预判性能瓶颈，并在 GPU 基础设施上部署大型语言模型时，做出明智且具有成本效益的决策。

vLLM 运行时行为剖析：预填充阶段 vs 解码阶段

预填充阶段（"读取"阶段）

这是任何请求的第一步。vLLM 接收整个输入提示（用户查询 + 系统提示 + 任何 RAG 上下文），并以高度并行的方式一次性处理所有内容。

• 过程：模型"读取"上下文，并用该上下文的数学表示填充键值（KV）缓存。
• 瓶颈：由于并行处理数千个令牌，此阶段几乎总是受限于内存带宽。速度上限取决于 GPU 将巨大的权重矩阵从显存移动到计算核心的速度。有关 GPU 性能特性的更多信息，请参阅我们的 GPU 性能优化指南。
• 实际影响：这决定了首 Token 延迟（Time-To-First-Token）。如果要总结一个长达 10 万 Token 的庞大文档，预填充阶段就是让用户在第一个词出现前等待的原因。

解码阶段（"写入"阶段）

预填充完成后，vLLM 进入自回归循环以生成输出。

• 过程：模型生成一个 Token，将其附加到序列中，然后再次运行整个模型以生成下一个 Token。对于单个请求而言，这本质上是串行的。
• 挑战：仅为了计算单个用户的一个 Token 而从显存加载庞大的模型权重是极其低效的；GPU 在移动数据上花费的时间比计算还多。
• 解决方案（连续批处理）：为了解决这个问题，像 vLLM 这样的现代引擎不会逐个处理请求。相反，它们使用连续批处理。请求动态地进入和离开批处理批次。vLLM 在同一个 GPU 周期内，将新请求的预填充操作与进行中请求的解码步骤交错进行。
• 瓶颈：当有效进行批处理时，此阶段变为​计算受限​（受原始 TFLOPS 限制），因为目标是尽可能多地并行处理 Token 计算，以最大化总体吞吐量。

预填充阶段与解码阶段的对比

• 主要瓶颈：预填充阶段为内存带宽，解码阶段为计算能力。
• 衡量指标：预填充影响首 Token 延迟，解码影响吞吐量。
• 并行性：预填充阶段针对单个请求具有高并行性；解码阶段对单个请求是顺序的，但通过跨请求的连续批处理实现并行。

将阶段与工作负载及硬件关联

了解哪个阶段在您的工作负载中占主导地位，对于选择合适的硬件至关重要。

运行时的 KV Cache

在推理过程中，vLLM 高度依赖 KV Cache，用来避免重复计算已经完成的工作。

工作机制

在 Transformer 中，每个 token 都会在注意力层内被转换为 Key（K） 和 Value（V） 向量。 如果没有缓存机制，模型在生成第 t+1 个 token 时，就必须重新处理整个历史序列（token 0 … t）。

解决方案：KV Cache

KV Cache 的作用正是把这些已经计算过的 K / V 向量保存下来并重复利用。

• Prefill 阶段： vLLM 会一次性为所有输入提示词计算 K / V，并立即写入缓存。
• Decode 阶段：每生成一个新 token，只需从缓存中读取历史 K / V，并仅为这个新 token 计算新的 K / V。

带来的收益

这种机制将注意力计算：

• 从近似二次复杂度（为了写下每一个字，都要把整本书重新读一遍）
• 转变为线性复杂度（只需要写下下一个字）

代价：动态内存增长

性能提升的代价是 显存占用。

每生成一个新 token，KV Cache 中都会追加新的条目。运行时，KV Cache 的使用量会随着以下因素动态增长：

• Prompt 长度与输出长度对话越长，占用的 VRAM 越多。
• **并发请求数（Concurrency）**每一个活跃请求都需要自己独立的一份 KV Cache。
• 模型规模模型越深（层数越多）、越宽（注意力头越多），每个 token 所需的缓存就越大。

这正是为什么人们经常说，使用同一个模型的两个工作负载，可能对硬件的需求却天差地别。

例如：一个 70B 模型 本身也许能放进单张 GPU，但如果在长对话中 KV Cache 持续膨胀，服务器仍然可能因为 显存耗尽（OOM）而直接崩溃。

因此，在生产环境中，理解并管理内存行为是部署 LLM 的核心能力之一，这一点在我们卓普云官网博客中的《LLM 微调与部署指南》中也有详细说明。

资源配置基础：模型、精度与硬件如何决定适配性

理解 vLLM 的运行时行为后，下一步是确定模型能否在给定 GPU 上运行，以及它能支持怎样的并发级别或上下文长度。

本节将提供所需的数学公式与决策树，用于计算静态内存需求、估算 KV 缓存增长，并系统性地排查和确定适配问题。

GPU 硬件特性与约束

在计算模型大小之前，首先必须理解我们要把模型放进的“容器”是什么。不同的 GPU 在可行性与性能上都有各自明确的硬性限制。

常见数据中心 GPU 的显存容量

以下是当前主流推理 GPU 的物理显存上限，也是模型部署时不可突破的硬限制。

vLLM 推理与训练的 GPU 对比：

即使模型本身能够装入显存，GPU 架构差异仍会显著影响 vLLM 的实际性能。需要重点关注以下指标：

模型权重占用（静态显存）

每个模型都必须在 vLLM 处理请求之前，将其权重加载到 GPU 显存中。 权重大小完全取决于参数量和所选择的精度。

静态权重估算公式

一个模型所需的显存量（以 GB 计）可通过以下公式估算：

显存 (GB) ≈ 参数量 (十亿) × 每参数字节数

下表展示了 Llama 3.1 700 亿参数模型在不同量化精度下的显存计算示例。

精度选择是决定模型是否可部署的最关键因素。将一个 70B 模型从 FP16 量化为 INT4，可将静态显存占用减少 75%，使其从“单节点无法运行”变为“可在单张 A100 上运行”。因此，在 DigitalOcean GPU 服务器等云环境中，量化是实现高性价比部署的必要手段。

KV Cache 需求（动态显存）

如果说模型权重决定模型是否能够启动，那么 KV​ Cache 决定模型是否能够扩展。

KV Cache 往往被严重低估，这也是推理负载下最常见的 OOM 原因之一。

要准确评估部署规模，必须根据预期的上下文长度与并发请求数，估算 KV Cache 的显存消耗。

“现场经验法则”（快速估算）

在大多数实际业务场景中，精确公式并不适合即时计算。

因此通常采用“每 token 显存系数”的方法进行估算，该方式足以支撑初步容量判断。

简化 KV Cache 公式：

KV Cache 总显存（MB） = Token 总数 × 显存系数

其中：Token 总数 = 上下文长度 × 并发请求数

标准显存系数如下表所示：

示例：

我们假设，某用户计划运行：

• 模型：Llama 3 70B
• 上下文长度：32k
• 并发用户数：10

计算 Token 总数：32,000 × 10 = 320,000 tokens

套用标准系数（0.35）：320,000 × 0.35 MB = **112,000 MB ≈ 112 GB

FP8 选项验证：若启用 FP8 量化缓存，显存占用将降至一半：约56 GB

最终配置方案：

• FP16 缓存方案：112 GB KV 缓存 + 140 GB 模型权重 = 总计 252 GB（需 4 块 H100 GPU）
• FP8 缓存方案：56 GB KV 缓存 + 140 GB 模型权重 = 总计 196 GB （可部署于3 块 H100；若模型权重同步量化，2 块 H100 亦可勉强容纳）

精确计算工具与公式

针对边界场景或深度验证，请使用专业公式或在线计算器：

• 在线工具：LMCache KV Calculator
• 标准公式：

总KV缓存 (GB) = (2 × 模型层数 × 模型维度 × 序列长度 × 批大小 × 精度字节数) / 1024^3

何时需要使用 Tensor Parallelism（张量并行）

Tensor Parallelism（TP）是一种将模型权重矩阵拆分到多张 GPU 上的技术。

它可以让 vLLM 将多张 GPU 视为一张“逻辑大卡”，共享显存资源。

为什么要使用张量并行？张量并行的主要目标是​可行性，而非性能优化​。

通常在以下场景中启用：

1、模型权重超限：模型体量超过单卡物理承载极限（例如：24GB 显存的 GPU 无法加载 Llama 3 70B 模型）

2、KV 缓存空间耗尽：模型权重虽可加载，但未预留任何 KV 缓存空间，导致无法处理长上下文或高并发请求

虽然张量并行（TP）能极大释放显存，但它也引入了通信开销。在每一层计算完成后，所有 GPU 必须同步它们的部分计算结果。

• 单 GPU 适配情况：如果一个模型能在单张 GPU 上运行，那么使用单 GPU 几乎总是比使用双 GPU 更快，因为它完全避免了通信开销。
• 互联依赖：TP 的性能高度依赖于高速的 GPU 间通信带宽。如果在没有 NVLink 的显卡上使用 TP（例如仅通过标准 PCIe 连接），由于同步延迟，推理速度可能会显著下降。

若需部署多 GPU 环境，可考虑使用 DigitalOcean Kubernetes 来编排 vLLM 服务。

数值实测：资源配置场景分析

在进入高级配置前，让我们将前几节的数学计算应用到实际场景中。这有助于验证我们对“适配性”的理解，并揭示纯计算中常被忽略的实际约束。

隐藏的显存开销

一个常见的错误是计算 \ 权重 + 缓存 = 总显存需求\，并假设可以达到 100% 的利用率。实际情况并非如此。

• ​CUDA上下文与运行时开销​：GPU 驱动、PyTorch 和 vLLM 运行时本身就需要预留内存来初始化（通常为 2-4 GB）。
• ​激活缓冲区​：前向传播过程中用于存储中间计算结果的临时空间。
• ​安全配置原则​：务必预留约 4-5 ​GB​的显存作为“不可用”的系统开销。如果你的计算结果显示仅剩 0.5 GB 可用，服务器很可能会崩溃。

场景 A：轻松适配（标准聊天）

• ​硬件​：1x NVIDIA L40S（48 GB 显存）
• ​模型​：Llama 3 8B（FP16 精度）
• ​计算​：
  • 权重：80 亿参数 x 2 字节 = 16 ​GB
  • 系统开销：-4 ​GB
  • 可供缓存的剩余显存：48 - 16 - 4 = 28 ​GB
  • 缓存容量估算：28,000 MB / 0.15 MB 每 Token = 约 186,000Token

​结论​：​适配极佳。​此配置可应对大规模负载（例如，60 个并发用户，每人 3k 上下文）。

​结果​：高吞吐量，低成本。

场景 B：“权重超标”（大模型，单GPU）

• ​硬件​：1x NVIDIA H100（80 GB 显存）
• ​模型​：Llama 3 70B（FP16 精度）
• ​计算​：

权重：700 亿参数 x 2 字节 = 140 ​GB

​结论​：​完全无法适配。​模型权重（140 GB）已超过 GPU 物理容量（80 GB）。

​要想解决这个问题，​必须使用​张量并行​​**（2x ​GPU​）** 或量化技术（见第 3 节）。

场景 C：“缓存陷阱”（模型能加载，但无法运行）

• ​硬件​：1x NVIDIA H100（80 GB 显存）
• ​模型​：Llama 3 70B（FP8 量化精度）
• ​计算​：
  • 权重：700 亿参数 x 1 字节 = 70 ​GB
  • 系统开销：-4 ​GB
  • 可供缓存的剩余显存：80 - 70 - 4 = 6 ​GB
  • 缓存容量估算：6,000 MB / 0.175 MB 每 Token (FP8) = 总计约 34,000Token

​结论​：​有风险 / 适配性差。​模型可以加载，但几乎没有可用的工作空间。

如果现在有 10 个并发用户，每人仅能分配到约 3.4k 上下文。一旦有用户粘贴长文档（4k Token），系统就会因显存不足而崩溃。

这个场景给我们一个启发，即权重能放下，不代表工作负载能运行。 此场景通常需要增加 GPU 或选择更小的模型。

场景 D：解决方案（张量并行）

让我们通过增加第二张 GPU 来解决场景 C 中的“缓存陷阱”。这展示了张量并行（TP）如何整合内存资源。

• ​硬件​：2x NVIDIA H100（每张 80 GB 显存 = 总计 160 GB 可用）
• ​模型​：Llama 3 70B（FP8 量化精度）
• ​计算​：
  • 总可用显存：160 ​GB
  • 权重：​**-70 ​GB**​（分摊到两张 GPU 上）
  • 系统开销：​**-8 ​GB**​（每张 GPU 约 4 GB）
  • 可供缓存的剩余显存：160 - 70 - 8 = 82 ​GB
  • 缓存容量估算：82,000 MB / 0.175 MB 每 Token (FP8) = 总计约 468,000Token

​结论​：​可用于生产环境。​通过增加第二张 GPU，我们从“仅有风险性的 6 GB”缓存空间，提升到了“充裕的 82 GB”。

对于 10 个并发用户情况，现在每人可获得约​46k 上下文​。显存不足的风险已消除，该部署可以轻松应对 RAG 或长文档处理。

量化：“压缩”模型的艺术

正如前文资源配置场景所示，VRAM 是 LLM 推理的主要瓶颈。量化是一种通过降低数字表示精度的技术，用微小的精度损失换取内存效率和速度的大幅提升。

关键在于区分 vLLM 中使用的两种量化类型，因为它们针对不同的约束条件。

类型一：模型权重量化（"静态"优化方案）###

这涉及在加载预训练模型之前，对其庞大、静态的权重矩阵进行压缩。

• ​目的​：使模型能够适配到其全精度权重原本会超过 VRAM 容量的 GPU 上。
• ​vLLM 实现方式​：虽然 vLLM 可以在启动时动态量化权重，但通常更高效的做法是直接加载已经使用 AWQ（激活感知权重量化）或 GPTQ 等高性能内核预量化好的模型。这些专用格式相比通用的即时转换，能提供更好的精度保持和更快的解码速度。
• ​影响​：将静态 VRAM 占用减少 50%（FP8/INT8）至 75%（INT4/AWQ），从而显著增加用于 KV 缓存的剩余 VRAM。

类型二：KV 缓存量化（"动态"优化方案）

这涉及在序列生成过程中，对存储在内存中的中间键（Key）和值（Value）状态进行压缩。

• ​目的​：使模型能够扩展以支持更高的并发批处理量或更长的上下文窗口。
• ​vLLM 实现方式​：通过运行时参数 (--kv-cache-dtype) 控制。
• ​建议​：对于支持 FP8 张量核心的现代硬件（如 NVIDIA H100, L40S, AMD MI300X，在 DigitalOcean 云平台上你可以找到这些 GPU 服务器，而且价格低于 AWS、谷歌云 GCP，详情可咨询 DigitalOcean 中国区独家战略合作伙伴卓普云 AI Droplet。），强烈建议启用 FP8 ​KV​​缓存​。它能以对模型质量几乎可忽略的影响，将可用上下文容量翻倍。
• ​影响​：将第 2 节中讨论的每个 token 的内存需求减半（例如，将 70B 模型的乘数从约 0.35 MB/token 降至约 0.175 MB/token）。

vLLM GPU 精度格式

并非所有量化格式都是相同的。选择取决于可用的硬件架构以及模型大小与精度之间的期望平衡。

策略性应用与权衡

决定何时应用量化需要在实际约束与工作负载敏感性之间取得平衡。量化虽强大，但涉及在部署规划时必须考虑的根本性权衡。

关键考量因素：精度与硬件

在确定具体场景前，请考虑以下两个基础约束：

1. ​精度 vs. 压缩率​：激进的量化（如 INT4）可能会降低在涉及复杂推理或代码生成的敏感任务上的性能。对于大多数聊天和 RAG 用例，FP8 通常被认为是安全的。
2. ​硬件兼容性​：所选格式必须与硬件能力匹配。例如，FP8 量化需要配备 FP8 张量核心的 GPU（NVIDIA Ada/Hopper 或 AMD CDNA3 架构）才能实现性能提升。

何时应推荐使用量化

基于上述权衡，量化适用于广泛的现实场景，并且在企业环境中经常是默认选择：

• 无法以FP16​​格式运行的大模型​：对于 70B 级别的大模型，要在单张 48GB 或 80GB GPU 上部署，INT4/INT8 通常是唯一途径。
• ​高并发工作负载​：减少的 VRAM 占用为 KV 缓存释放了大量空间，从而支持更多活跃序列和更长的提示词。
• ​RAG 和企业聊天应用​：这些工作负载通常能很好地容忍微小的精度偏差，而不会影响最终用户体验。
• ​成本优化​：量化使得工作负载可以在更小、更便宜的 GPU 型号上运行，同时保持可接受的性能。这在 DigitalOcean GPU Droplets 上部署时也很有价值，因为您可以根据具体需求来平衡性能与成本。

何时应避免使用量化

量化并非普遍适用。有些工作负载对精度损失高度敏感，应尽可能保持在 FP16/BF16 精度：

• ​代码生成与调试​：较低的精度可能会削弱结构化推理能力，导致细微的语法错误或逻辑缺陷。
• ​数学、金融和科学查询​：需要精确计算的任务显著受益于更高精度的格式，以避免舍入误差。
• 评估、基准测试​​或回归测试​：微小的精度漂移可能导致不同模型版本或设置之间的比较失效。
• 涉及多步推理的智能体​​工作流​：多个步骤中的累积误差可能会降低系统的整体可靠性和任务完成率。

整合实践：从需求到部署方案

至此，我们已经探讨了 vLLM 的运行时行为（第 1 节）、内存基础原理（第 2 节）以及量化策略（第 3 节）。

本节将这些概念连接成一个可重复的决策框架。它将引导你从理论走向实践，提供一个结构化的工作流程，用于评估可行性、选择硬件并制定部署计划。

第一步：资源配置需求问卷

要准确配置 vLLM 部署，必须从工作负载描述中提取具体的技术细节。像“快速推理”这样的抽象目标是不够的。使用以下五个问题来收集必要的数据：

1. “您需要支持的最大上下文长度是多少？” ​原因​​：决定 KV 缓存大小（进而决定 OOM 风险）。
2. “您的目标并发量（同时在线用户数）是多少？” ​原因​​：KV 缓存需求会成倍增加。
3. “可接受的延迟是多少（首 Token 时间TTFT​和每秒生成 Token 数）？” ​原因​​：决定您是需要高带宽（H100）还是仅需足够容量（L40S）。
4. “模型精度是否关键（数学/代码），还是‘够用就好’即可（聊天）？” ​原因​​：决定您是否可以使用量化（INT4/FP8）来节省成本。
5. “您是否有严格的预算限制？” ​原因​​：帮助在优化极致速度（H100）与性价比（L40S）之间做出抉择。

第二步：选择模型大小与精度

需求明确后，确定能满足质量要求的最小的模型和最高的精度。

• ​精度是调节杠杆​：更低的精度（INT4/FP8）使得在更便宜的硬件上运行大模型成为可能。

• ​70B 法则​：FP16 精度的 70B 模型需要特殊硬件（多 GPU）。而 INT4 精度的同一模型则可以在普通硬件（单 GPU）上运行。

• ​指导原则​： ​聊天/助理​：使用 INT4 或 FP8。

  ​代码/推理​：使用 FP16 或 FP8（避免 INT4）。

第三步：硬件可行性检查

使用第 2 节的数学方法进行适配性验证。

1. ​静态适配（权重）​：参数量 * 精度字节数 是否能在 VRAM 中放下？ ​如果不能​：进行量化（第二步）或增加 GPU（张量并行）。

2. ​动态适配（缓存）​：是否有足够空间容纳 上下文长度 * 并发数 * 每 Token 内存系数？ ​如果不能​：降低并发数、缩短上下文长度，或启用 FP8 KV 缓存。

3. ​工作负载适配（带宽）​： ​长文本 RAG/摘要​：需要高带宽（H100/A100）。

   ​标准聊天​：需要高算力（L40S）。

第四步：推荐GPU策略

可行性确认后，选择具体的 GPU 型号。可参考以下“速查表”应对常见场景。DigitalOcean 平台可提供以下表格中所有型号的 GPU（其中 B300 GPU 将在 2026 年初上线，可联系卓普云 AI Droplet 进行预约测试）。

第五步：使用指标进行验证

纸上计算并非完美。

• ​检查TTFT​：如果过高，说明预填充阶段存在瓶颈（带宽饱和）。
• ​检查 Token 间延迟​：如果过高，可能是批次大小设置过于激进（计算饱和）。
• 检查KV​​缓存使用率​：如果持续 >90%，则存在 OOM 风险，应启用分块预填充或降低并发数。

常见问题解答

1. 运行LLM推理需要多少GPU显存？

GPU 显存需求取决于模型大小、精度、上下文长度和并发量。一个粗略的经验法则是：仅就权重而言，FP16 模型每 10 亿参数约需要 2GB。因此，一个 70B 的模型，FP16 权重需要 140GB，但使用 INT4 量化后仅需 35GB。此外，还必须考虑 KV 缓存的内存占用，它会随上下文长度和并发用户数增长。例如，对于一个 70B 模型，32k 上下文长度和 10 个并发用户，FP16 缓存约需 112GB，而 FP8 缓存约需 56GB。

2. vLLM 中张量并行与流水线并行有何区别？

​张量并行​：将模型权重矩阵在同一层内切分到多个 GPU 上，允许多个 GPU 同时处理同一计算。这整合了显存资源，但需要在每层计算后进行同步，从而引入通信开销。

​流水线并行​：将模型各层按顺序分配到不同 GPU 上，每个 GPU 处理不同的层。

TP 通常用于单个 GPU 无法容纳整个模型时，而 PP 更常见于训练场景。对于推理任务，当模型超出单 GPU 容量时，TP 是标准的处理方法。

3. 在 vLLM 部署中，何时应使用量化技术？

在以下情况推荐使用量化：模型无法在可用显存中加载时；需要支持更高并发或更长上下文窗口时；或者成本优化是优先考虑事项时。FP8 量化是现代硬件（H100, L40S, MI300X）的理想选择，精度损失极小。INT4 量化是在较小 GPU 上运行大模型的必要手段，但在代码生成、数学及科学计算等对精度敏感的任务中应避免使用。对于聊天和 RAG 类工作负载，量化通常是默认选择。

4. 如何计算KV缓存的内存需求？

可以使用每 token 乘数法进行快速估算：将总 token 数（上下文长度 × 并发量）乘以模型特定的系数。对于小型模型（7B-14B），FP16 缓存系数约为 0.15 MB/token，FP8 约为 0.075 MB/token。对于大型模型（70B-80B），FP16 缓存系数约为 0.35 MB/token，FP8 约为 0.175 MB/token。如需精确计算，可使用公式：总 KV 缓存 = (2 × 层数 × 模型维度 × 序列长度 × 批次大小 × 精度字节数) / (1024³)，或使用在线工具如 LMCache KV Calculator。

5. 我可以在 DigitalOcean GPU Droplets 上运行 vLLM 吗？

可以，vLLM 可以部署在 DigitalOcean GPU Droplets 上。DigitalOcean 提供的搭载 NVIDIA GPU 的 Droplets 能够满足 vLLM 的运行要求。部署时，请确保所选 GPU 的显存足以支撑您的模型大小和工作负载。对于追求成本效益的部署，可以考虑使用量化模型（INT4 或 FP8）以便在较小的 GPU 实例上运行更大的模型。DigitalOcean 的 GPU Droplets 提供 NVLink 连接，这在多 GPU 使用张量并行时对保证效率至关重要。

vLLM GPU 推理的实际应用场景

基于对模型大小、精度、GPU 架构、KV 缓存及批处理等因素如何影响性能的基础理解，在接下来的教程中，我们将把这些概念应用到实际的 vLLM 工作负载中。

针对每个用例，我们将围绕三个核心问题来确定最优配置方案：

1. ​工作负载定义​：其核心特征是什么？（例如，提示词长度与输出长度、并发量、延迟敏感性）。
2. ​资源配置优先级​：哪些因素是瓶颈？（例如，权重与 KV 缓存之争、带宽与算力之争）。
3. ​配置模式​：哪些具体的参数设置和硬件选择能确保稳定可靠的性能？

用例一：交互式聊天与智能助手

• ​关注点​：​**低延迟（受解码阶段限制）**​。
• ​目标​：为用户提供流畅的流式输出和快速的“打字速度”体验。
• ​关键约束​：计算能力与​Token 间延迟​。

用例二：高吞吐量批处理

• ​关注点​：​最大吞吐量​​**（受计算限制）**​。
• ​目标​：为离线任务（如摘要生成）实现每小时处理数百万 Token。
• ​关键约束​：​系统总吞吐量​。

用例三：RAG 与长上下文推理

• ​关注点​：上下文容量（受内存​​**限制）**​。
• ​目标​：将海量文档或历史记录加载到内存中而不致崩溃。
• ​关键约束​：显存容量与​内存带宽​。

小结

为 vLLM 合理配置 GPU 资源，需要深入理解模型大小、精度、上下文长度和并发量之间的根本性权衡。预填充阶段和解码阶段对硬件有不同的需求：预填充阶段需要高内存带宽，而解码阶段则需要高计算吞吐量。量化技术是在现有硬件上运行大型模型的核心调节手段，而张量并行则能突破单 GPU 的限制，实现横向扩展。

成功部署的关键在于​将您的工作负载特性与正确的硬件配置相匹配​。交互式聊天应用优先考虑算力以实现快速 Token 生成，而 RAG 和长上下文工作负载则需要巨大的显存容量和高内存带宽。遵循本指南概述的资源配置框架，您可以系统地评估可行性、选择合适的硬件，并为生产环境中的工作负载优化您的 vLLM 部署。

接下来你还可以

准备好在 GPU 基础设施上部署 vLLM 了吗？你可以通过以下资源快速开始：

在 DigitalOcean GPU Droplets 上部署

通过在 DigitalOcean GPU Droplets 上实际部署 vLLM，获得第一手使用体验。你可以在 DigitalOcean 官方文档中学习如何搭建运行环境，并对 vLLM 进行性能优化配置。你也可以通过以下 DigitalOcean 发布在卓普云官网的教程与实践总结，学习更多经验：

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