**vLLM 架构深度解析：PagedAttention、连续批处理与 H100/H200 实测基准**

_vLLM Architecture, Memory and Benchmarks Deep Dive_

> 文章系统拆解 vLLM 的高吞吐推理机制：以 PagedAttention 借鉴操作系统虚拟内存思路消除 KV 缓存显存碎片，用连续迭代级批处理消除 GPU 空泡停顿，并介绍分块预填充（chunked prefill）、CUDA Graphs 与 FP8 如何削减主机侧调度开销。文末给出 gft-studio 在 NVIDIA H100/H200 上的实测数据：相比 Hugging Face 引擎在 SQL 冒烟测试中实现 3.59 倍加速，并对比 eager 模式与 CUDA Graphs、双卡推理服务试点，覆盖 GRPO rollout 阶段与生产推理服务场景，附带交互式 3D 可视化与生产环境检查清单。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：tip
- **发布时间**：2026-09-22 04:59（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.g-ftech.com/blog/vllm-throughput-deep-dive)