vLLM-ascend：昇腾NPU大模型推理讲解与性能调优

引言

vLLM是UC Berkeley开发的高性能LLM推理框架，通过PagedAttention和Continuous Batching两大核心技术，将推理吞吐量提升了24倍。而vLLM-ascend则是昇腾NPU的适配版本，让我们能在算力上享受同样的性能优势。

本文将详细讲解vLLM的核心技术原理，并展示如何通过参数调优和代码配置，将吞吐量从800提升到3000 tokens/s（提升275%）。文章包含完整的技术剖析、代码示例和性能对比图表。

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一、vLLM核心技术原理讲解

要理解vLLM为什么这么快，需要深入了解它的两大核心创新：PagedAttention和Continuous Batching。

1.1 PagedAttention：解决KV Cache内存碎片问题

传统的LLM推理中，每个序列都需要预分配一大块连续内存来存储KV Cache。这就像租房子必须一次性租满一年，即使只住3个月——这种方式导致大量内存浪费，利用率通常只有20-40%。

vLLM团队从操作系统的虚拟内存管理中获得灵感，提出了PagedAttention算法。它将KV Cache分成固定大小的块（block），就像操作系统的内存分页一样。每个块存储固定数量token的键值对，按需分配，用完立即回收。

三大技术优势

1. 零碎片：不需要连续内存，避免预分配浪费
2. 共享复用：多个序列可以共享相同的物理块（比如共同的prompt前缀）
3. 动态扩展：按需分配，无需按最大长度预留

性能对比数据

在处理100个并发请求的测试中：

· 传统方法：显存占用23.5GB，利用率42%

· PagedAttention：显存占用12.8GB，利用率89%

内存利用率提升了一倍多，这意味着同样的硬件能支持更多并发请求。

class PagedKVCache:
  def __init__(self, block_size=16, num_blocks=1024):
    \# 物理块池（共享内存）
    self.k_blocks = torch.zeros((num_blocks, block_size, hidden_size))
    self.v_blocks = torch.zeros((num_blocks, block_size, hidden_size))
    \# 逻辑到物理的映射表
    self.block_tables = {}  # seq_id -> [block_ids]
    
  def append_tokens(self, seq_id, k, v):
    \# 检查当前块是否已满
    if self.need_new_block(seq_id):
      new_block = self.allocate_block()
      self.block_tables[seq_id].append(new_block)
    \# 写入物理块
    self.write_to_block(seq_id, k, v)

1.2 Continuous Batching：消除GPU空闲等待

传统的静态批处理有个致命问题：批次内所有请求必须同时完成才能处理新请求。就像坐公交车，即使你已经到站了，也得等最后一个乘客下车，司机才能继续发车。

假设一个批次有3个请求：

· 请求1需要生成10个token

· 请求2需要生成100个token

· 请求3需要生成5个token

静态批处理下，请求3虽然5步就完成了，但必须等待请求2的100步全部完成，GPU空闲浪费高达58%。

Continuous Batching的做法是：一旦有请求完成，立即从等待队列中加入新请求，保持批次始终满载。这样GPU利用率能维持在90%以上。

调度器核心代码

class ContinuousBatchScheduler:
  def schedule_step(self):
    \# 1. 移除已完成的请求
    self.running = [r for r in self.running if not r.is_finished()]
    
    \# 2. 填充空闲槽位
    available = self.max_batch_size - len(self.running)
    self.running.extend(self.waiting[:available])
    self.waiting = self.waiting[available:]
    
    \# 3. 执行一步推理
    outputs = self.model.forward(self.running)
    return outputs

性能对比数据

处理200个请求的测试结果：

· 静态批处理：总耗时68秒，GPU利用率45%

· Continuous Batching：总耗时29秒，GPU利用率92%

吞吐量提升了2.3倍，这还只是单个优化的效果。

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二、vLLM-ascend在昇腾平台的适配

2.1 整体架构设计

vLLM-ascend的架构设计非常巧妙，它在保持原生vLLM核心逻辑不变的前提下，新增了一个Ascend后端适配层。

架构分析

1. API接口层：完全兼容OpenAI API，无需修改客户端代码
2. 核心引擎层：复用vLLM的调度器、PagedAttention等核心组件
3. 后端适配层：通过torch-npu实现CUDA到NPU的透明迁移（关键）
4. 硬件层：支持NVIDIA GPU和昇腾NPU

这种设计的好处是，vLLM的所有优化都能直接在昇腾平台上生效，不需要重复开发。

2.2 关键技术适配

昇腾NPU和NVIDIA GPU在底层实现上有不少差异，主要的适配工作集中在三个方面：

算子映射

CUDA的核心算子需要映射到昇腾CANN算子，比如：

· cuBLAS矩阵乘法 → aclnnGemm

· NCCL通信 → HCCL通信

· CUDA Kernels → AscendC Kernels

好在torch-npu已经做了大部分适配工作，我们只需要在初始化时指定设备：

import torch_npu

\# 自动选择可用设备
device = torch.device("npu:0" if torch.npu.is_available() else "cuda:0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device)

内存管理

昇腾NPU的内存管理机制与CUDA略有不同，需要使用torch.npu的内存接口：

\# KV Cache内存分配
if device.type == "npu":
  cache_blocks = torch.npu.empty(
    (num_blocks, block_size, num_heads, head_dim),
    dtype=torch.float16
  )

通信优化

多卡场景下，NCCL需要替换为HCCL。vLLM-ascend已经做好了封装，我们只需要设置环境变量：

export HCCL_WHITELIST_DISABLE=1
export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=1800

实际测试下来，昇腾910B的推理性能与A100基本持平，部分场景甚至更优。这得益于昇腾NPU在AI算子上的深度优化。

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三、Qwen-7B推理服务部署与调优代码

3.1 环境准备与基础部署代码

硬件配置参考

· 昇腾910B NPU × 1

· 内存256GB

· Ubuntu 20.04 + CANN 7.0.0

安装过程比较顺利，核心步骤：

# 1. 安装CANN工具包（需要从官网下载）

chmod +x Ascend-cann-toolkit_7.0.0_linux-x86_64.run
./Ascend-cann-toolkit_7.0.0_linux-x86_64.run --install

# 2. 安装torch-npu

pip install torch-npu==2.1.0

# 3. 安装vLLM-ascend

pip install vllm-ascend==0.2.7

环境验证：

# 检查NPU状态

npu-smi info

下载模型并启动服务：

\# 下载Qwen-7B-Chat
python3 -c "from modelscope import snapshot_download; \
  snapshot_download('Qwen/Qwen-7B-Chat', cache_dir='./models')"

\# 启动推理服务
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model ./models/Qwen/Qwen-7B-Chat \
  --device npu \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --max-model-len 4096 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --trust-remote-code

服务启动后，可以用简单的Python脚本测试：

import requests

response = requests.post(
  "http://localhost:8000/v1/completions",
  json={
    "model": "Qwen-7B-Chat",
    "prompt": "请介绍一下昇腾AI处理器",
    "max_tokens": 100
  }
)
print(response.json()['choices'][0]['text'])

第一次吞吐量大概在1000 tokens/s左右，还有很大优化空间。

3.2 性能调优实践

通过五步参数调优，可以将吞吐量从800提升到3000 tokens/s。

Step 1: 调整显存利用率

默认的0.7太保守了，昇腾910B有64GB显存，完全可以提高到0.85：

–gpu-memory-utilization 0.85 # 提升25%

原理：昇腾910B有64GB显存，默认0.7过于保守 提升：+25%

Step 2: 增加并发序列数

默认的128太小，改成256：

–max-num-seqs 256 # 提升40%

原理：允许更多请求并发处理 提升：+40%

Step 3: 扩大批处理token数

–max-num-batched-tokens 8192 # 提升35%

原理：单次推理处理更多token，提高吞吐量 提升：+35%

Step 4: 启用FP16混合精度

–dtype float16 # 提升30%

原理：减少显存占用和计算量，精度损失可忽略 提升：+30%

Step 5: 升级CANN到7.0.1

这个版本对Transformer算子做了专项优化，直接提升22%。

最终配置：

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen-7B-Chat \
  --device npu \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-num-seqs 256 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --dtype float16 \
  --trust-remote-code

原理：该版本对Transformer算子做了专项优化 提升：+22%

压测结果对比（200并发请求）

指标	优化前	优化后	提升幅度
吞吐量	800 tokens/s	3000 tokens/s	+275%
平均延迟	120ms	45ms	-62%
GPU利用率	45%	92%	+104%

压测结果（200并发请求）：

· 优化前：800 tokens/s，平均延迟120ms

· 优化后：3000 tokens/s，平均延迟45ms

吞吐量提升275%，延迟降低62%，效果非常显著。

几个踩坑经验：

1. 显存不足：如果遇到OOM，优先降低max-num-seqs而不是gpu-memory-utilization
2. 服务启动慢：第一次加载模型需要5-10分钟，这是正常的，CANN在做算子优化
3. 多卡通信超时：设置export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=1800可以解决

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四、总结与展望

技术价值总结

通过本文的技术讲解和代码展示，我们可以看到vLLM-ascend的核心价值：

1. 技术创新：PagedAttention和Continuous Batching是真正解决实际问题的创新
2. 工程实用：API完全兼容OpenAI，迁移成本几乎为零
3. 生态适配：昇腾平台的适配做得很完善，性能不输NVIDIA

当前不足

· 文档还不够完善，部分细节需要查看源码

· 部分模型架构支持还不完整（如Mixtral MoE）

· 多机多卡部署方案还在完善中

未来展望

随着CANN 8.0的发布和vLLM 0.3.x的更新，昇腾平台在大模型推理领域会越来越有竞争力。算力的崛起，不仅仅是硬件的进步，更是整个软件生态的成熟。

四、总结与展望

技术价值总结

通过本文的技术讲解和代码展示，我们可以看到vLLM-ascend的核心价值：

1. 技术创新：PagedAttention和Continuous Batching是真正解决实际问题的创新
2. 工程实用：API完全兼容OpenAI，迁移成本几乎为零
3. 生态适配：昇腾平台的适配做得很完善，性能不输NVIDIA

当前不足

· 文档还不够完善，部分细节需要查看源码

· 部分模型架构支持还不完整（如Mixtral MoE）

· 多机多卡部署方案还在完善中

未来展望

随着CANN 8.0的发布和vLLM 0.3.x的更新，昇腾平台在大模型推理领域会越来越有竞争力。算力的崛起，不仅仅是硬件的进步，更是整个软件生态的成熟。