vLLM 和 SGLang 的社区发展故事。 作者 | 赵晨、夏小雅 责编 | Echo Tang 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 首先，什么是 LLM 推理？ 大语言模型（LLM）的训练过程因巨大的计算需求和突破性的成果而备受关注，然而决定这些模型在现实世界中实用性和广泛采用的关键，却是在推理 （Inference）阶段的效率、成本和延迟。推理的定义是，一个经过训练的 AI 模型将其学到的知识应用于全新的、未见过的数据，以做出预测或生成 输出的过程。对于 LLM 而言，这一过程具体表现为：接收用户的提示（Prompt），通过模型庞大的权重网络进行计算，最终生成一段连续的文本响 应。 LLM 推理的核心挑战在于，如何在严格的延迟、吞吐量和成本约束下，部署参数量高达数百亿甚至数千亿的模型。这是一个涉及算法、软件和硬件等 多个层面的复杂问题。一方面，模型本身的巨大体积，以及对应的计算和内存密集型操作（如注意力机制的计算），构成了本质上的障碍；另一方面， 生成文本所依赖的自回归解码（Autoregressive Decoding）过程，其固有的串行性限制了并行处理能力。因此，LLM 推理需要一个 ...