vLLM学习1

调用方式

一、vLLM 提供的两种调用方式

1. Offline Batched Inference（离线批处理）

调用特点：一次性传入一批（batch）的请求，等待所有请求都处理完毕后，一次性返回推理结果。对用户而言，这是一个同步的过程：只有当这一批所有数据都推理完成，用户才能拿到结果。

示例代码（基于vLLM官方示例）：

from vllm import LLM, SamplingParams

# 1) 组织batch数据
prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The president of the United States is",
    "The capital of France is",
    "The future of AI is",
]

# 2) 采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

# 3) 初始化离线批处理实例，并加载指定模型
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

# 4) 推理
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 5) 打印结果
for output in outputs:
    print(f"Prompt: {output.prompt!r}, Generated text: {output.outputs[0].text!r}")

背后原理：
1. 表面上是同步：用户会一次性提交一批请求（batch），等待所有请求都推理完成再返回。
2. 实际上是“动态”：vLLM的核心引擎（LLMEngine）内部会根据当前GPU显存的使用情况，对batch做“动态”调度。在一个推理阶段（prefill或一次decode）里，如果显存无法容纳所有请求，vLLM会先让部分请求进入“running队列”，剩下的请求留在“waiting队列”里等待。
3. 多阶段推理：当某些请求在一次推理阶段完成或结束（生成了结束符或达到最大长度），它们就会释放所占用的显存块。这样下一批等待的请求就能进入“running队列”，继续下一阶段推理。
4. 对用户而言是透明的：用户只看到自己提交了一个batch，等所有结果都处理完后才拿到输出；但在内核引擎中，这个batch可能被分拆成多个子批次进行推理。

2. API Server For Online Serving（在线服务）

调用特点：采用异步方式处理请求，随时可以接收新请求、并行处理多个请求；已完成的推理结果可以先行返回给客户端（尤其配合流式传输时，可以边生成边返回）。
vLLM 提供了两种在线API：
1. OpenAI-Compatible API Server（官方推荐）：兼容OpenAI的Completions和Chat API协议，使用方式与OpenAI API相同。
2. Simple Demo API Server（官方已不再维护）：仅适用于简单测试，不推荐在生产环境使用。

示例命令

（OpenAI-Compatible API）：

# 1) 启动服务
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Llama-2-7b-hf

# 2) 用curl发送请求（OpenAI风格）
curl http://localhost:8000/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
      "model": "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
      "prompt": "San Francisco is a",
      "max_tokens": 7,
      "temperature": 0
  }'

背后原理：
1. 异步化处理：vLLM使用uvicorn + fastapi 实现一个异步服务器，内部封装了 AsyncLLMEngine。
2. 排队 + 调度：当多个请求同时到来，vLLM会先将请求放入一个异步队列，然后在内部调度器（Scheduler）的管理下，将请求动态加入“running队列”进行推理。
3. 先完成先返回：只要有请求在当前推理阶段完成，就可以立即把结果返回给客户端，不需要等待其他请求一起结束。若开启流式输出，还能在生成过程中分段发送token给客户端。
4. 同样使用PagedAttention：在线服务依然会利用PagedAttention进行显存优化；当显存不足时，还会做部分数据的swap到CPU或暂时排队等待，以提升吞吐。

二、LLMEngine：vLLM的内核引擎

无论是离线批处理还是在线服务，都依赖于同一个核心组件——LLMEngine。它的主要功能包括：

add_request()
- 将每个请求转换成vLLM内部的统一数据结构（如SequenceGroup），并加入调度器（Scheduler）的waiting队列中。
- 离线批处理场景下，这个函数是“同步式”的：会依次处理batch中的各条数据。
- 在线场景下，会被重写为异步版本（AsyncLLMEngine），以便在协程中对每个请求进行处理。
step()
- 执行一次推理阶段（prefill算1次推理，decode的每一步也算1次推理）。
- 调度器（Scheduler）决定哪些请求可以进入“running队列”，并为它们分配所需的显存块（Physical KV blocks）。
- 模型（带有PagedAttention）根据这些分配信息执行推理，生成新的token并更新KV缓存。
- 如果有请求在本次推理阶段完成（如达到或其它终止条件），则释放对应显存块，并将该请求从running队列中移除。
abort_request()
- 如果在推理过程中客户端断开连接，或用户取消了请求，可以调用此方法中断推理，释放对应资源。

总结：只要理解了 add_request() 和 step() 这两个函数的核心逻辑，就掌握了LLMEngine的大部分精髓。它们背后涉及到很多“排队、调度、显存分配、PagedAttention”的复杂逻辑，源码中会有大量的封装与嵌套。

三、离线批处理与在线服务的内核差异

离线批处理
- 对用户来说：一次性输入所有数据 -> 一次性得到全部输出。
- 对LLMEngine来说：内部依然是“动态批”调度，不断有请求完成并释放显存，再让新的请求进来，但对用户是不可见的，属于“内部黑箱”。
在线服务
- 对用户来说：随时可以发送请求；完成的结果可以第一时间返回。
- 对LLMEngine来说：依旧是同一个调度器；不同在于用户随时可能发来新请求或断开已有请求，因此需要用异步队列、异步I/O的方式处理。
- 核心思路相同：都是把请求排队 -> 等到一个推理阶段到来时，把合适数量的请求放入“running队列” -> PagedAttention完成这批的计算 -> 释放已完成请求的显存 -> 重复。

代码整体架构

这张图展示了 vLLM 内部代码整体架构，可以把它拆分为“中央控制端（Centralized Controller）”和“分布式Worker”两大部分。LLMEngine 就位于中央控制端的进程里，负责调度和管理请求，而真正的模型推理（包括PagedAttention等核心逻辑）会在一个或多个分布式Worker进程上执行（每个GPU对应一个Worker）。以下是对各模块的更详细解读：

一、LLMEngine 与 Centralized Controller

这部分都在同一个CPU进程中（如图中左侧所示），它包含了：

LLMEngine（vllm/engine/llm_engine.py）
- 这是用户直接调用的接口层，用于接收请求（prompt）并将其转给调度器进行处理。
- LLMEngine本身并不直接执行推理，而是协调Scheduler、BlockSpaceManager等组件，并通过网络或进程通信，把模型计算任务发送给下游的Worker进程。
Scheduler（vllm/core/scheduler.py）
- 调度器：决定每一个“推理阶段”（如prefill或decode的某一步）要处理哪些请求，并且以什么方式把这些请求打包交给Worker来执行。
- 当有多个请求或多个batch同时到来时，Scheduler会根据显存使用情况和优先级策略决定如何将它们安排到running队列、waiting队列或swap到CPU内存。
- 在运行完某个阶段后，如果有请求产生了新token或已经完成推理，就相应地更新这些请求的状态并做后续处理（例如释放显存块）。
BlockSpaceManager（vllm/core/block_manager.py）
- 块空间管理器：负责管理所有token KV缓存的“块”在显存/内存中的分布情况，以及它们的生命周期。
- 它会与调度器配合，决定在每个推理阶段，需要为哪些请求分配新的缓存块或回收哪些已经不再使用的块。
BlockAllocator（vllm/core/…）
- 显存/CPU分配器：将具体的物理内存（包括GPU显存、CPU内存）分配给BlockSpaceManager所需要的KV缓存块。
- 当GPU显存不足时，可能将部分块swap到CPU，以腾出空间给新的请求。
- 对应地，BlockSpaceManager会记录块在GPU上或CPU上，并在需要计算时重新把块拉回GPU。

总结：Centralized Controller进程中，LLMEngine是对外的“门面”，Scheduler是核心的调度大脑，BlockSpaceManager与BlockAllocator则负责管理KV缓存块在不同硬件介质间的具体分配和回收。

二、Distributed Workers（分布式Worker 进程）

如图中右侧部分所示，vLLM可以在分布式环境中使用，每个Worker通常对应一块GPU（也可在CPU模式或Ray模式下运行）。当前版本主要是单主机多GPU的场景，后续可能扩展为更多分布式方案。下列是Worker内部的关键组件：

Worker（vllm/worker/worker.py）
- Worker是一个进程，里面包含了CacheEngine、Worker.model等对象。
- 当Centralized Controller决定某些请求要进行推理时，就会将这些请求对应的KV块和输入数据传给某个Worker，由它执行模型计算并返回结果（新token、注意力分数等）。
CacheEngine（vllm/worker/cache_engine.py）
- 负责与PagedAttention配合，在Worker本地对KV缓存进行读写操作。
- 当收到Scheduler的指令后，CacheEngine会根据请求发送的数据ID或位置，把对应的KV块取出来（或者新建）并调用PagedAttention进行推理中的注意力计算。
Worker.model（vllm/model_executor/models/…）
- 真正加载了大语言模型权重的模块。
- 当需要进行前向推理时，Worker调用它来计算每一步生成所需的logits、隐层状态等，内部再调用PagedAttention的相关逻辑做注意力机制。
PagedAttention（vllm/model_executor/layers/…）
- 在Worker的模型层中具体实现的“分页/分块式注意力”机制。
- 它将传统的KV缓存细粒度地切分为多个Block，并在计算注意力时只加载、更新相关Block，避免重复计算和显存浪费。
- 与CacheEngine、BlockAllocator共同配合，实现动态地分配、回收和复用KV缓存。

总结：分布式Worker相当于是实际执行大模型推理的“工作站”，里面包含模型与缓存管理等功能，通过PagedAttention和CacheEngine实现对KV缓存的高效操作。每个Worker与中央控制（Scheduler）相互通信，将请求对应的工作内容取过来执行，然后返回结果。

三、集中式调度 + 分布式推理的好处

统一调度，简化架构
- 由于Scheduler和BlockSpaceManager都在主进程上进行集中管理，减少了多GPU之间的“谁分配什么资源” 的冲突和协商开销。
- Worker只需专注于执行分配到的计算任务，无需关心整体系统状态。
灵活的显存管理
- Centralized Controller可以全局掌握所有请求与所有GPU/CPU的使用情况，做全局调度；比如当某块GPU显存满了，可以直接把部分KV块swap到CPU或调度到其他GPU。
- Worker仅保留自己当前需要用到的块，剩余部分由BlockAllocator/BlockSpaceManager在后台统一管理。
扩展为多Worker
- 如果单GPU算力不足，可增加多个Worker进程，每个进程对应一块GPU或一组GPU，分担推理工作。
- 在后续版本中，vLLM也有望支持更多分布式策略（如TP/PP并行），进一步提升推理吞吐。

四、代码阅读指南

vllm/engine/llm_engine.py：
入口：LLMEngine 和 AsyncLLMEngine。用户调用接口层，和Scheduler/BlockSpaceManager配合完成推理。
vllm/core/scheduler.py：
核心调度逻辑所在，负责推理阶段的决策，让哪些请求进入执行队列、哪些swap到CPU等。
vllm/core/block_manager.py & vllm/core/block_allocator.py：
管理KV缓存块的创建、删除、swap和引用计数。
vllm/worker/worker.py：
定义Worker进程的核心流程，包括接受任务、调用模型执行、返回结果。
vllm/worker/cache_engine.py：
在Worker侧管理KV缓存块的读写与paged attention计算对接。
vllm/model_executor/：
这里存放模型相关的执行逻辑与PagedAttention的实现。

加载模型与预分配显存

下面的内容主要围绕 vLLM 在正式启动推理服务前，会做的两件初始化工作：

加载模型（将大模型权重加载到 Worker 上）
预分配显存（在 GPU/CPU 上提前创建一批 KV Cache 块）

这样，当真正有请求（prompt）到达时，vLLM 就能直接使用这些预分配好的缓存块，而无需在推理过程中再做大规模内存申请或分配，极大提高了服务的启动效率和稳定性。下面会分步骤为你详细讲解其中原理和流程。

一、加载模型

1.1 加载的时机与方式

时机：在 vLLM 正式开始处理第一个请求之前，就会先把你指定的基础模型（base model）加载到 Worker 进程中。
方式：默认情况下，vLLM 使用 HuggingFace 模型仓库（Model Hub）来下载并加载对应的模型权重。
- 如果你在使用在线加载方式，只需在启动参数或环境变量中指定相应的模型名称（如 "facebook/opt-125m"、"meta-llama/Llama-2-7b-hf" 等），vLLM 便会从 HuggingFace 上自动拉取权重并初始化。
- 也可以通过设置环境变量，把默认源改为其他仓库（如 ModelScope）。

1.2 多 Worker 环境下的加载

每个 Worker（对应一块 GPU 或者 CPU 进程）会各自加载同一份基础模型权重到本地显存或内存中。
当进入推理阶段时，Worker 就可以直接对这些已加载好的模型权重做前向计算（forward），结合 PagedAttention 完成生成任务。

提示：如果模型比较大，加载过程会消耗一定时间和显存。为保证服务稳定，通常你会先在所有 Worker 上完成加载，然后才开始对外提供推理 API。

二、预分配显存

在模型加载完成后，vLLM 还会进行一次“模拟实验”或“内存探测（profile）”，借此估算自己能创建多少 KV Cache 物理块，并为后续真正的推理分配足够的缓存空间。图示中称之为 “Before serving requests - 2. Profile memory usage” 和 “3. Pre-allocate KV blocks”。

2.1 为什么要预分配？

减少推理时的分配开销：如果把创建 KV Cache 的操作放到推理进行时才做，大规模的内存分配可能导致延迟抖动或显存碎片。
让调度器（Scheduler）更好工作：调度器需要知道 GPU/CPU 剩余多少块可以使用，才好动态决定将多少请求同时放到“running队列”里。
便于发现配置或显存不足问题：如果你给定的 max_num_seqs、max_num_batched_tokens 太大，导致需要分配的 KV Cache 块数量远超 GPU 真实承受能力，vLLM 能在初始化时就发现并报错，而不是推理时才崩溃。

2.2 关键参数

初始化 LLMEngine 时，用户通常会提供两个重要的配置项：

max_num_seqs
- 在一个推理阶段里，vLLM Engine 最多能处理的序列（seq）数量。
- 默认为 256，意味着同时处理 256 条请求（或 256 条不同的上下文）是上限。
max_num_batched_tokens
- 在一个推理阶段里，vLLM Engine 最多能处理的 token 数量。
- 默认为 2048，表示同时会处理的 token 数总量上限。

vLLM 会据此来估计：如果在一个推理阶段，有多条请求，每条请求的序列长度合计多少 token，需要大概多少块 KV Cache，GPU/CPU 能否容纳得下。

2.3 计算分配给 KV Cache 的总显存

在做内存 profiling 的过程中，vLLM 会先用一批“虚拟请求”来做一次假想的前向推理（prefill 或 decode），测量不使用 KV Cache时模型本身的显存占用是多少（包括模型权重 + 中间激活等）。然后再去算：

分配给KV cache显存 = gpu总显存 - 不使用KV cache做1次推理时的显存占用（包括模型本身和推理过程中的中间数据）

这一步相当于先排除模型必需的显存占用后，看看还剩多少“空闲”容量可以用来分配 KV 缓存。

2.4 计算每个 KV Cache 块的大小

block_size：
每个物理块包含多少个 token 的 KV 内容（vLLM 默认是 16 个 token）。
其它参数：
包括 Transformer 层数、head 数、head_size 以及数据类型（fp16/fp32）等等。
最终会得到类似这样一个公式：

$KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '_' at position 13: \text{cache_̲block_size} = \…$

其中“ $\times 2$ ”是因为在多数实现里 KV 是分开存储的（Key 和 Value 都需要分配）。如果是 fp16（dtype_size=2 bytes），则还要代入这个数。

2.5 计算可分配的总块数

一旦知道可分配给 KV cache 的总显存和单块大小，就能算得总块数：
$KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '_' at position 11: \text{num_̲blocks} = \frac…$

对于 CPU 端同理，只不过 CPU 内存通常比较大（默认上限可能写成 4GB、8GB 或用户自定义），可以用类似的逻辑算出可分配的块数（当 GPU 空间不够时，Scheduler 会把一部分块 swap 到 CPU）。

2.6 在 GPU 上创建预分配的空 Tensor

最后，vLLM 会调用类似 BlockAllocator._allocate_kv_cache() 这样的函数，在 GPU 或 CPU 上逐层（num_layers 次）创建这些空张量（torch.empty(...)），并将它们存放到一个列表里，组成 “KV Cache” 池。

这些空张量就相当于分割好的“片段”，每个分片能容纳一部分 token 的键值对。
当有新请求到来，需要一个 block 时，BlockManager/BlockAllocator 只要把一个空闲块分配给它，无需再进行张量创建。

优点：

减少了运行时的 Fragmentation（碎片化）风险。
可以快速映射到调度策略，让 Scheduler 知道当前空闲块、在用块、swap 块的数量与位置，进行更精细的管理。

三、预分配带来的好处与注意点

启动后显存占用“突增”是正常现象
- 由于 vLLM 把一部分空张量提前开辟好了，你可能会看到 GPU 显存一下子就用掉了相当大比例。但这些张量实际是空数据，只是占位；真正放入 Token KV 时才会写入内容。
参数调得过大可能导致 OOM
- 如果你指定的 max_num_seqs 和 max_num_batched_tokens 太高，而 GPU 显存不足，vLLM 在初始化时就会报错或内存不足的问题，而不是推理时才发现。
- 这其实是个安全机制，让你知道当前配置不可行。
调度器与预分配
- 一旦 KV block 预分配完毕，Scheduler 就能准确地知道有多少块可用，并且在推理阶段分配/回收这些块给不同请求。如果用完了，新的请求就只能等，或者把不活跃的块swap到 CPU。
可能影响多进程部署
- 在多进程（或多容器）中部署时，各自进程都要预分配一份 KV cache，会进一步增加显存占用，需要格外留意调优。

四、小结

加载模型：先把大模型的权重加载到每个 Worker 上，保证 Worker 拥有完整的计算能力。
预分配显存：
1. 内存测量：通过一次模拟推理，估计模型本身占用多少显存，并计算剩余可用于 KV cache 的空间；
2. 计算块大小 & 总块数：基于 block_size、头数、层数等模型结构，推断需要多少块；
3. 在 GPU/CPU 上创建空 Tensor：一下子把这批块都预先分配好，供后续推理阶段快速使用。

这两步完成后，vLLM 才算真正“就绪”，能够在请求到来时立即投入推理，无需临时分配更多大块内存，从而减少延迟、提高吞吐与稳定性。

从这部分内容也能看出，vLLM 在设计上十分注重实际系统工程需求：

启动时就对显存做充分的准备；
运行时则配合调度器和 PagedAttention，以“块”为单位执行分配与回收，实现弹性、灵活的高并发推理。

Scheduler调度

下面这部分内容讲的是 vLLM 在推理阶段如何利用调度器（Scheduler）对请求进行分配、执行、以及在显存不足时如何处理“swap”等操作。简单来说，调度器需要在每一个推理步骤（Prefill 或 Decode 的某一时刻）动态地决定哪些请求进入运行、哪些需要等待、哪些请求要被暂时Swap到CPU内存。下面会分几个要点为你详细拆解。

1. 三种队列：Waiting / Running / Swapped

1）Waiting队列

刚刚到达、尚未开始推理或者中途需要继续等待显存的请求，会被放在等待队列里。
当调度器检测到有空闲的KV缓存块或GPU显存足够时，就可以把这些请求从Waiting队列拉到Running队列里执行。

2）Running队列

当前正在GPU上执行推理（prefill或decode）的请求。
这些请求已经被分配了相应的KV缓存块（Block），可以进行一步或多步的前向计算。
如果请求完成生成，或者中途需要释放资源，调度器会将它从Running队列移出。

3）Swapped队列

当GPU显存紧张、KV缓存块无法满足新的token生成时，调度器可能会把部分正在运行的请求（尤其是“后到达”或“优先级较低”的请求）从GPU“换出”（swap）到CPU内存里，以释放GPU空间给其他请求继续运行。
被swap出去的请求，其KV缓存也会被移到CPU上保存。等待下一次调度时，如果GPU显存再度可用，这些请求可重新加载回到GPU并恢复推理。

提示：Swapped队列在前面章节的示例图里未出现，这里才正式提出，表示vLLM在高并发、显存不足的情况下会使用“swap”策略。

2. 预备知识：后来先抢占 (Preemption)

在 vLLM 的调度策略里，有一项关键手段叫**“后来先抢占”**（Preemption），大致含义是：

如果一个新的请求到来（或正在等待中），需要分配KV缓存，但 GPU 上已没有空闲块可用，调度器会从 Running队列里“挑出最晚加入的请求”（或优先级更低的请求）将其 Swap 到 CPU，把腾出来的块让给新的（或优先级更高的）请求继续推理**。

这是典型的“后进先出”式抢占策略，目的是：

尽快满足新请求或更高优先级请求的需求（尤其是在在线服务模式下，对新的交互请求响应速度至关重要）。
被swap出去的请求也并非放弃，只是暂时中断；等到GPU显存重新腾出块后，再将它们从Swapped队列移回Running。

3. 调度器在每一步做什么？

正如图示“At every step, the scheduler”所示，每一个推理步骤（包括一次prefill或一次decode）开始时，调度器要做的事情主要有：

决定本次要运行的请求集合
- 如果GPU上还有空闲的KV缓存块，调度器就从Waiting队列里取请求加到Running队列；
- 如果没有可用块，且有新请求需要空间，则可能触发Swap，把一些正在Running的请求移到Swapped，以腾出块给新请求。
调用BlockSpaceManager和BlockAllocator
- 为新加入Running队列的请求分配实际的KV块；
- 处理块共享（多个请求可能共享某些前缀块）；
- 回收或删除已经完成的KV块；
- 对被Swap或被抢占的请求，其KV块会移动到CPU或被标记为“swapped out”。
更新请求的状态
- 已完成生成（到达或最大长度）的请求，从Running队列移除，释放块。
- 中途被Swap到CPU的请求，改到Swapped队列；
- 其它仍在进行的请求，继续保留在Running队列，以便下一步decode阶段接着计算。

4. 处理流程示例

可以用一个简单的示例来说明：

有新的请求A到达
- 如果GPU上还有多余块，调度器把请求A从Waiting -> Running，并在BlockAllocator中为它分配若干物理块。
这时又来了请求B，而GPU已无可用块
- 调度器查看Running队列，找到最晚加入或优先级低的请求X，将它从Running -> Swapped，并把对应KV缓存块swap到CPU内存。
- 释放的块就能分配给请求B。
- 请求X暂时在Swapped队列等待，下次调度看有没有机会回到GPU。
下一次解码阶段时
- 如果GPU上又有空闲块（比如某个请求Y已经完成生成，释放了块），调度器就可以从Swapped队列拉回请求X（从Swapped -> Running），把它的KV缓存重新搬回GPU上，让它继续未完成的解码。
重复这一过程，直到所有请求都完成或被abort。

5. 优势与注意点

充分利用显存
- 当有空闲块就多接收新的请求，加速吞吐；
- 当显存吃紧时，就对暂时不急或后到的请求进行Swap，保障系统不会崩溃或OOM。
保证性能与响应
- “后来先抢占”优先给新请求或更高优先级请求留出显存，可以减少高优先级请求的等待。
- 但也意味着被Swap出去的请求要等一段时间才能回来继续解码，性能上会受点影响。
Swap带来的I/O开销
- 每次Swap都需要将KV缓存数据从GPU转移到CPU，对带宽和速度有一定损耗。
- 这在高并发场景下是必要的折衷：总比让请求一直等待或者触发OOM要好。
队列状态的监控
- 在实际部署时，可以观察到Scheduler日志里waiting/running/swapped三类队列的规模变化；
- 如果Swapped队列长期过大，可能需要减小并行度或增加GPU资源。

6. 小结

通过这部分内容，你可以看到在 vLLM 里，“调度器”（Scheduler）发挥了至关重要的角色——在每个推理阶段，决定哪些请求可以用GPU继续生成，哪些请求要放在waiting或swap。这一切都围绕着“KV Cache块”这种核心资源展开：

有空闲块 → 请求能进“running”，
无空闲块 → 可能触发“swap”以释放块，
完成或终止 → 回收块并移出队列。

同时，“后来先抢占(Preemption)”进一步让vLLM在GPU显存紧张时能优雅地处理新请求并避免系统崩溃，从而使得在线推理服务在高并发、大模型、有限显存的情况下依旧能维持可观的吞吐与响应速度。

总而言之，这就是图中展示的调度流程：当请求到来 -> LLMEngine将其加到Scheduler等待 -> 每步推理（prefill/decode）之前，Scheduler根据可用块分配或swap -> Worker执行运算 -> 重复直到请求结束。这也是 vLLM 能在实践中高效运行的关键所在。