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在vLLM中真正执行物理显存分配的是GPUModelRunner，Worker更多扮演资源编排者角色
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9/10/2026
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UnverifiedvLLM采用调度-执行分离架构，调度侧负责请求管理、序列调度和逻辑资源分配，执行侧负责实际的模型推理和物理显存管理71% similarVerifiedvLLM通过PagedAttention技术实现了高效的KV Cache管理，将GPU显存利用率提升数倍70% similarUnverified真正的物理显存分配发生在vLLM的Worker侧，而逻辑层面的block pool与block table由调度侧建立68% similarUnverifiedvLLM采用连续批处理技术允许不同用户请求在同一GPU批次中并行处理，提升吞吐量的同时使请求间内存边界管理更精细68% similarUnverified现代大模型对外服务往往依托 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等推理框架，运行在 AWS、CoreWeave、Lambda 等 GPU 云服务商的算力之上66% similar
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