vLLM 2024 年度回顾与 2025 展望：从专业引擎向开放平台迈进

2024 年重要成就

社区建设与生态发展

2024 年，vLLM 建立起了一个充满活力的开源社区。目前已有超过 15 位全职贡献者来自 6个以上的组织，20 多家机构作为核心利益相关方和赞助商，包括加州伯克利大学、 Neural Magic 、Anyscale 等顶级机构。双周例会的良好运作促进了社区透明度提升和战略合作的达成。

全面的模型支持

从年初仅支持少数模型，到年末已能支持近 100 种模型架构，覆盖几乎所有主流开源大语言模型、多模态模型（图像、音频、视频）、编码器-解码器模型等。特别值得一提的是，vLLM 开创性地为状态空间语言模型提供了生产级支持。

硬件兼容性突破

vLLM 实现了对主流 AI 硬件的全面支持：

• NVIDIA 系列：从 V100 到H100 的全系列 GPU
• AMD 产品线：MI200 、MI300 和Radeon RX 7900 系列
• 云服务商硬件：Google TPU 、AWS Inferentia/Trainium
• 其他平台：Intel Gaudi 、多种架构 CPU 等

核心特性持续创新

2024 年，vLLM 推出了多项重要功能升级：

• 权重和激活量化：支持多种量化方法，提升推理效率
• 自动前缀缓存：降低上下文处理成本
• 分块预填充：提升交互应用的稳定性
• 推测解码：通过并行预测加速生成
• 结构化输出：支持 JSON 等特定格式输出
• 分布式推理：实现跨 GPU 和节点的工作负载扩展

2025年发展愿景

模型能力升级

2025 年，vLLM 的核心目标是在单个 GPU 上实现 GPT-4 级别的性能，并在单个节点上支持更大规模模型的部署。为此，团队将重点优化以下方面：

• KV 缓存和注意力机制优化
• 混合专家系统（MoE）优化
• 扩展长上下文支持

生产级部署支持扩展

随着 LLM 成为现代应用的核心，vLLM 计划为生产环境提供更完善的支持：

• 量化、缓存等优化功能将成为默认配置
• 提供完整的集群级解决方案
• 针对不同场景优化的部署方案

开放架构

vLLM 将推出全新的 V1 架构，突出开放性和可扩展性：

• 可插拔架构设计
• 一流的 torch.compile 支持
• 灵活的组件系统

小结

大浪淘沙，vLLM成功的在大模型领域竞争中脱颖而出。vLLM 正在从一个简单的推理引擎，发展成为连接模型开发者、硬件供应商和应用开发者的开放平台。同时，vLLM不忘初心，重申使命：构建世界上最快、最容易使用的开源LLM推理和服务引擎。

期待2025年vLLM的表现，同时也希望有更多新的框架和工具诞生，加速AI推理的发展。

原文：https://blog.vllm.ai/2025/01/10/vllm-2024-wrapped-2025-vision.html

本文转载自​​AI工程化​​，作者： ully ​​​​