推理服务器的 GPU 利用率为什么上不去：连续批处理与算力榨干实战

单张显卡只能跑一个并发？显存占用很高但 GPU 计算核心利用率只有 20%？通过 vLLM PagedAttention、连续批处理与 KV Cache 精细化管理彻底释放算力潜能。

Deployard 算力实验室

高性能推理专家

2026-09-01

约 9 分钟阅读

#vLLM#GPU显存#PagedAttention#批处理加速

01. 传统 HuggingFace 推理的显存碎片陷阱

原生 Transformers 推理管道在处理变长流式会话时，必须为最长可能输出预先分配连续的显存块，导致高达 60%~80% 的物理显存沦为碎片化闲置，无法承接新的并发请求。

类似操作系统虚拟内存分页技术，vLLM 将 KV Cache 切割为离散的物理内存块按需分配，使单卡并发承载量提升 3~4 倍，GPU 计算核心平均负载从 25% 稳定拉升至 80% 以上。

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