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本文以Llama3为例，结合vLLM源码深入解析了大模型高效推理的核心技术。重点阐述了连续批处理（ContinuousBatching）如何通过Token级调度提升GPU利用率，以及分页注意力（PagedAttention）如何通过虚拟页表机制解决显存碎片问题。文章详细追踪了推理全流程中张量的维度变化，覆盖了从Token化、EmbeddingLookup到Transformer块内RMSNorm、融合QKV投影、RoPE位置编码及FlashAttention计算的各个环节，揭示了底层实现中的关键优化策略。

本文以Llama3为例，结合vLLM源码深入解析了大模型高效推理的核心技术。重点阐述了连续批处理（ContinuousBatching）如何通过Token级调度提升GPU利用率，以及分页注意力（PagedAttention）如何通过虚拟页表机制解决显存碎片问题。文章详细追踪了推理全流程中张量的维度变化，覆盖了从Token化、EmbeddingLookup到Transformer块内RMSNorm、融合QKV投影、RoPE位置编码及FlashAttention计算的各个环节，揭示了底层实现中的关键优化策略。

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