22. vLLM PagedAttention | vLLM 分页注意力
难度： Hard | 环境： CPU-first | 标签： 推理优化, KV Cache, PagedAttention | 目标人群： 推理优化学习者
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本节导读
在线推理服务里，请求不会整齐地一起开始、一起结束：有的 prompt 很短，有的上下文很长，有的很快生成完，有的还在继续 decode。如果仍然按最大长度给每个请求预留整块 KV Cache，显存会被大量浪费，GPU 也会因为静态 batch 里的空洞而等待。
PagedAttention 的思路是把 KV Cache 像分页内存一样管理：物理显存切成固定大小的 block，每个请求只维护一张逻辑到物理的 block table。prefill 时按需申请，decode 跨块时再补新 block，真正计算时再按表拼回逻辑连续的缓存。本节会用一个简化管理器模拟这条链路，看清 vLLM 为什么能支撑高吞吐在线 serving。
关键词： PagedAttention, KV cache, block table
前置阅读
导语： 先理解单步解码如何读取 KV Cache，再把连续缓存和分页 block 的管理方式放到同一条请求链路中比较。
- 21. Decoding Strategies | 解码策略
- P1: 11. KV Cache and Memory Growth | KV Cache 与显存增长
- 20. FlashAttention Sim | FlashAttention 模拟
Step 1: KV Cache 为什么需要分页
在线请求的长度和结束时间并不相同，如果每个请求都按最大长度预留连续 KV Cache，就会同时产生未使用尾部和难以复用的空闲空间。PagedAttention 把显存切成固定大小的 Block，按请求实际长度增长，并用 Block Table 记录逻辑位置到物理 Block 的映射。 本节先观察分页布局和 Block 生命周期；前缀共享与请求调度属于后续机制。
| 管理方式 | 如何分配 KV Cache | 主要问题或收益 |
|---|---|---|
| 连续预留 | 按 max_len 一次分配连续空间 | 长度未知时产生尾部浪费和空洞 |
| 虚拟内存类比 | 用逻辑位置访问物理存储 | 逻辑地址与物理地址可以分离 |
| 固定 Block | 每个 Block 容纳固定数量 token，例如 16 个 | 分配粒度统一，便于回收和复用 |
| 分页管理 | 按需分配固定大小的物理 Block | 物理块可以不连续，空间更容易复用 |
| Block Table | 记录逻辑 Block 到物理 Block 的映射 | 计算时仍能按逻辑 token 顺序访问缓存 |
Step 2: 物理 Block 的分配与生命周期
BlockTable 的状态会随着请求推进而变化：prefill 建立初始映射，decode 只在跨过边界时扩容，请求完成后释放物理块。先沿着这个生命周期观察状态变化，再进入管理器实现。
| 阶段 | 输入 | 状态变化 | 需要检查的边界 |
|---|---|---|---|
| Prefill | prompt 长度 | 申请多个物理 Block | 空闲 Block 是否足够 |
| Decode | 新增 token | 跨边界时追加 Block | 扩容失败时状态是否回滚 |
| Release | 已完成请求 | 归还 Block 并清空块表 | 是否重复释放 |
| Reuse | 新请求 | 使用已释放的物理 Block | 物理 Block 是否允许不连续 |
Step 3: Block Table 如何组织逻辑缓存
用三个相互配合的数据结构表示分页缓存：物理池保存 Block，Block Table 保存逻辑到物理的映射，管理器负责分配、释放和按需扩容。
| 数据结构 | 作用 | 应保持的不变量 |
|---|---|---|
physical_pool | 保存物理 KV Block | 一个物理索引对应一个池内 Block |
block_table | 逻辑 Block 到物理 Block 的映射 | 不应出现无效或重复的物理索引 |
free_blocks | 管理尚未分配的物理 Block | 已分配 Block 不应同时出现在其中 |
seq_len | 判断尾块和 decode 扩容边界 | 与当前逻辑 token 数一致 |
Step 4: 实现并验证分页缓存管理器
本 Step 把前面的布局和生命周期落到 KVCacheManager。题目区先完成理论容量、Block 分配与回收、跨边界扩容和逻辑缓存拼装；acquire_prefix / release_prefix 的 Prefix Cache 共享作为可选扩展。
| 实现对象 | 需要完成的机制 | 验证重点 |
|---|---|---|
| 容量账本 | 计算单 token、单 Block 和总 KV Cache 容量 | K/V、层数、KV heads 和 dtype 字节数 |
| Block 生命周期 | 实现 prefill 分配、decode 扩容、release 回收 | OOM 时状态不被部分修改 |
| 逻辑缓存读取 | 按 Block Table 恢复逻辑 token 顺序 | 物理块不连续时仍能正确拼装 |
python
import torch
from typing import Dict, List, Tuplepython
# TODO 0：计算 KV Cache 理论容量
def estimate_kv_cache_bytes(num_blocks: int, block_size: int, num_layers: int, num_kv_heads: int, head_dim: int, dtype_bytes: int = 2) -> Dict[str, int]:
"""估算 KV Cache 理论容量；不代表 vLLM allocator 的实际峰值。"""
# TODO 0：计算单 token 的 K/V 字节数、单 block 字节数和总容量。
# kv_bytes_per_token = ???；kv_bytes_per_block = ???；total_cache_bytes = ???。
# layout_shape = ???；其中 layout 是 [num_layers, 2(K/V), num_kv_heads, block_size, head_dim]。
raise NotImplementedError("请先完成 TODO 代码！")
class Request:
"""记录请求长度以及逻辑块到物理块的映射。"""
def __init__(self, request_id: int, prompt_len: int):
if request_id < 0 or prompt_len <= 0:
raise ValueError('request_id 必须非负，prompt_len 必须为正数')
self.request_id = request_id
self.seq_len = prompt_len
# 记录此请求占据的物理 Block 索引
self.block_table: List[int] = []
class KVCacheManager:
"""用空闲块列表模拟 KV Cache 的分配、扩容、释放和恢复。"""
def __init__(self, num_blocks: int, block_size: int, head_dim: int):
self.num_blocks = num_blocks
self.block_size = block_size
self.head_dim = head_dim
# 模拟预分配一块大显存池 (vLLM 会在 GPU 上分配几 GB)
# 形状: [num_blocks, block_size, head_dim]
self.physical_kv_cache = torch.zeros(num_blocks, block_size, head_dim)
# 跟踪哪些物理块被占用了
self.free_blocks: List[int] = list(range(num_blocks))
# 可选扩展：prefix_key -> {'block_ids': [...], 'refcount': n}
self.prefix_cache: Dict[Tuple[int, ...], dict] = {}
def acquire_prefix(self, prefix_tokens: List[int]) -> List[int]:
"""可选扩展：为相同 token 前缀共享物理 Block。"""
# 扩展 A（Prefix Cache）：规范化 prefix_key，命中时增加引用计数；
# 未命中时按需申请 Block，并记录 block_ids 与 refcount。
raise NotImplementedError("请先完成 Prefix Cache 扩展！")
def release_prefix(self, prefix_tokens: List[int]):
# 扩展 B（Prefix Cache）：引用计数归零后归还物理 Block。
raise NotImplementedError("请先完成 Prefix Cache 扩展！")
def allocate_for_prefill(self, req: Request):
"""
请求刚进来时 (Prefill阶段)，为它的 Prompt 长度分配所需的全部 Block
"""
# ==========================================
# TODO 1: 计算需要的 block 数量
# 提示: 向上取整 (seq_len / block_size)；needed_blocks = ???
# 已有 block_table 的请求不能重复 Prefill；prompt_len 必须为正数。
# ==========================================
# needed_blocks = ???
# ==========================================
# TODO 2: 从 free_blocks 中弹出对应数量的 block 索引，
# 并追加到请求的 block_table 中
# 如果 free_blocks 不够了，抛出 RuntimeError("OOM")
# ==========================================
# allocated_blocks = ???；block_id = ???；req.block_table = ???
# 先确认空闲块足够，再修改 free_blocks 和 block_table，避免 OOM 后半分配。
pass
def allocate_for_decode(self, req: Request):
"""
自回归生成时 (Decode阶段)，检查序列长度。
如果当前最后一个 Block 满了，则按需分配 1 个新 Block。
"""
req.seq_len += 1 # 长度加 1
# ==========================================
# TODO 3: 判断是否刚好需要跨入新的一块 Block？
# 条件：加 1 后的 seq_len 除以 block_size 余数是多少？
# ==========================================
# new_seq_len = ???；is_new_block_needed = ???
# 先检查资源，再提交 seq_len 和 block_table；OOM 时请求状态必须保持不变。
# 如果需要，尝试分配 1 个新的物理 Block 放入块表
# if is_new_block_needed:
# if not self.free_blocks: ...
# new_block_id = ???；req.block_table.append(new_block_id)
pass
# TODO 4：计算请求的 Block 占用报告（答案区保留任务标记，下面填入参考实现）
def allocation_report(self, req: Request) -> Dict[str, float]:
"""报告逻辑 token、已分配 token、尾块浪费和利用率。"""
# TODO 4：使用 allocated_tokens = ???；unused_tail_tokens = ???；utilization = ???。
raise NotImplementedError("请先完成 TODO 代码！")
def release_request(self, req: Request):
"""释放请求占用的物理块，并清空其块表。"""
# TODO 5：先记录并校验 released_block_ids，再归还 free_blocks。
# released_block_ids = ???；free_block_count = ???。
# 重复释放应报错或明确拒绝，不能把同一物理块加入 free_blocks 两次。
pass
# TODO 6：恢复逻辑连续 Cache（答案区保留任务标记，下面填入参考实现）
def get_physical_cache(self, req: Request) -> torch.Tensor:
"""根据块表恢复逻辑连续的 KV Cache。"""
# TODO 6：只读取 req.block_table 中的物理块，并截断到 req.seq_len。
# ==========================================
# blocks = ???；cat_blocks = ???；logical_cache = ???
return cat_blocks[:req.seq_len]测试
运行下面的测试单元，确认 prefill / decode / cache 拼装三段链路都正确。
python
# 运行此单元格以测试你的实现
def test_paged_attention_manager():
try:
# Case 1: 典型 Prefill + Decode + Cache 拼装
manager = KVCacheManager(num_blocks=10, block_size=4, head_dim=64)
print("初始化内存池...")
for bad_request in ((-1, 2), (1, 0)):
try:
Request(request_id=bad_request[0], prompt_len=bad_request[1])
raise AssertionError('非法请求参数未被拒绝')
except ValueError:
pass
print("✅ Request 输入校验通过！")
req1 = Request(request_id=1, prompt_len=6)
manager.allocate_for_prefill(req1)
assert len(req1.block_table) == 2, "长度 6 的请求应分配 2 个 Block！"
assert len(manager.free_blocks) == 8, "池中应该剩下 8 个空闲块！"
print(f"✅ Prefill 测试通过！Req1 分配的块表: {req1.block_table}")
manager.allocate_for_decode(req1)
assert len(req1.block_table) == 2, "生成第 7 个 token 时不应该分配新块！"
manager.allocate_for_decode(req1)
manager.allocate_for_decode(req1)
assert len(req1.block_table) == 3, "生成第 9 个 token 时应当分配了第 3 个新块！"
assert len(manager.free_blocks) == 7, "池中应该剩下 7 个空闲块！"
print(f"✅ Decode 动态分配测试通过！Req1 最新块表: {req1.block_table}")
for block_id, value in zip(req1.block_table, [1.0, 2.0, 3.0]):
manager.physical_kv_cache[block_id].fill_(value)
cache = manager.get_physical_cache(req1)
assert cache.shape == (9, 64), f"拼装出来的连续 Cache 形状不对，应为 (9, 64)，实为 {cache.shape}"
assert torch.all(cache[:4] == 1.0), "第 1 个 Block 未正确拼装！"
assert torch.all(cache[4:8] == 2.0), "第 2 个 Block 未正确拼装！"
assert torch.all(cache[8:] == 3.0), "第 3 个 Block 的截断拼装不正确！"
print("✅ Cache 拼装测试通过！多块物理缓存被正确恢复为逻辑连续序列。")
# Case 2: 恰好跨越 block 边界时，Decode 应该分配新块，并正确截断最后一块
manager2 = KVCacheManager(num_blocks=4, block_size=4, head_dim=8)
req2 = Request(request_id=2, prompt_len=4)
manager2.allocate_for_prefill(req2)
assert len(req2.block_table) == 1, "长度 4 的请求应只分配 1 个 Block！"
manager2.allocate_for_decode(req2)
assert len(req2.block_table) == 2, "长度 5 的请求应分配第 2 个 Block！"
manager2.physical_kv_cache[req2.block_table[0]].fill_(7.0)
manager2.physical_kv_cache[req2.block_table[1]].fill_(8.0)
cache2 = manager2.get_physical_cache(req2)
assert cache2.shape == (5, 8), f"拼装出来的连续 Cache 形状不对，应为 (5, 8)，实为 {cache2.shape}"
assert torch.all(cache2[:4] == 7.0), "边界块的前 4 个 token 不正确！"
assert torch.all(cache2[4:] == 8.0), "边界块的最后 1 个 token 不正确！"
print("✅ 边界分配与截断测试通过！")
# Case 3: OOM 分支必须抛出 RuntimeError
oom_manager = KVCacheManager(num_blocks=1, block_size=4, head_dim=8)
oom_req = Request(request_id=3, prompt_len=5)
try:
oom_manager.allocate_for_prefill(oom_req)
except RuntimeError as e:
assert "OOM" in str(e), "OOM 异常信息不正确！"
print("✅ OOM 测试通过！")
else:
raise AssertionError('显存池不足时应该抛出 RuntimeError("OOM")！')
# Case 4: Prefill OOM 不应留下半分配状态
atomic_manager = KVCacheManager(num_blocks=2, block_size=4, head_dim=8)
atomic_req = Request(request_id=4, prompt_len=9)
free_before = list(atomic_manager.free_blocks)
try:
atomic_manager.allocate_for_prefill(atomic_req)
except RuntimeError as e:
assert 'OOM' in str(e), '应明确报告 OOM'
assert atomic_req.block_table == [], 'OOM 后请求不应保留半分配块'
assert atomic_manager.free_blocks == free_before, 'OOM 后空闲池不应被部分消耗'
print('✅ Prefill 原子 OOM 测试通过！')
else:
raise AssertionError('资源不足时必须抛出 OOM')
ledger = estimate_kv_cache_bytes(num_blocks=4, block_size=4, num_layers=2, num_kv_heads=8, head_dim=16, dtype_bytes=2)
assert ledger['kv_bytes_per_token'] == 1024, 'K/V 两份缓存账本计算不正确'
assert ledger['total_cache_bytes'] == 16384, 'Block 池总容量计算不正确'
reusable_manager = KVCacheManager(num_blocks=3, block_size=4, head_dim=8)
reusable_req = Request(request_id=5, prompt_len=5)
reusable_manager.allocate_for_prefill(reusable_req)
allocated_before_release = list(reusable_req.block_table)
report = reusable_manager.allocation_report(reusable_req)
assert report['allocated_tokens'] == 8, '已分配 token 账本不正确'
assert report['unused_tail_tokens'] == 3, '尾块浪费计算不正确'
assert round(report['utilization'], 3) == 0.625, 'Block 利用率计算不正确'
reusable_manager.release_request(reusable_req)
assert reusable_req.block_table == [], '释放后请求块表应为空'
assert reusable_manager.free_blocks == [0, 1, 2], '释放后的 Block 应可复用'
try:
reusable_manager.release_request(reusable_req)
except ValueError:
pass
else:
raise AssertionError('重复释放请求应明确报错')
rollback_manager = KVCacheManager(num_blocks=1, block_size=4, head_dim=8)
rollback_req = Request(request_id=6, prompt_len=4)
rollback_manager.allocate_for_prefill(rollback_req)
old_seq_len = rollback_req.seq_len
try:
rollback_manager.allocate_for_decode(rollback_req)
except RuntimeError:
assert rollback_req.seq_len == old_seq_len, 'Decode OOM 后 seq_len 不应改变'
print('✅ Decode OOM 回滚测试通过！')
else:
raise AssertionError('Decode 跨块时应触发 OOM')
print('✅ KV Cache 账本与释放复用测试通过！')
print("\n✅ All Tests Passed! PagedAttention 内存管理逻辑验证通过。")
except NotImplementedError:
print("请先完成 TODO 部分的代码！")
raise
except Exception as e:
# 只把 TODO 未完成单独提示；断言、类型和状态错误保留原始异常，便于定位。
print(f"❌ 测试失败: {type(e).__name__}: {e}")
raise
test_paged_attention_manager()🛑 STOP HERE 🛑
请先尝试自己完成代码并跑通测试。
如果你正在 Colab 中运行，并且遇到困难没有思路，可以向下滚动查看参考答案。
参考代码与解析
代码
python
class Request:
"""记录请求长度以及逻辑块到物理块的映射。"""
def __init__(self, request_id: int, prompt_len: int):
if request_id < 0 or prompt_len <= 0:
raise ValueError('request_id 必须非负，prompt_len 必须为正数')
self.request_id = request_id
self.seq_len = prompt_len
self.block_table: List[int] = []
# TODO 0：计算 KV Cache 理论容量（答案区保留任务标记，下面填入参考实现）
def estimate_kv_cache_bytes(num_blocks: int, block_size: int, num_layers: int, num_kv_heads: int, head_dim: int, dtype_bytes: int = 2) -> Dict[str, int]:
"""估算 KV Cache 理论容量；不代表 vLLM allocator 的实际峰值。"""
values = (num_blocks, block_size, num_layers, num_kv_heads, head_dim, dtype_bytes)
if any(value <= 0 for value in values):
raise ValueError('所有容量维度和 dtype_bytes 都必须为正数')
kv_bytes_per_token = 2 * num_layers * num_kv_heads * head_dim * dtype_bytes
kv_bytes_per_block = block_size * kv_bytes_per_token
total_cache_bytes = num_blocks * kv_bytes_per_block
layout_shape = [num_layers, 2, num_kv_heads, block_size, head_dim]
return {'kv_bytes_per_token': kv_bytes_per_token, 'kv_bytes_per_block': kv_bytes_per_block, 'total_cache_bytes': total_cache_bytes, 'layout_shape': layout_shape}
class KVCacheManager:
"""用空闲块列表模拟 KV Cache 的分配、扩容、释放和恢复。"""
def __init__(self, num_blocks: int, block_size: int, head_dim: int):
self.num_blocks = num_blocks
self.block_size = block_size
self.head_dim = head_dim
# 给定实现：模拟预分配一块大显存池
self.physical_kv_cache = torch.zeros(num_blocks, block_size, head_dim)
# 跟踪哪些物理块被占用了
self.free_blocks: List[int] = list(range(num_blocks))
# prefix_key -> {'block_ids': [...], 'refcount': n}
self.prefix_cache: Dict[Tuple[int, ...], dict] = {}
def acquire_prefix(self, prefix_tokens: List[int]) -> List[int]:
"""为相同 token 前缀共享物理 Block；这是简化的引用计数模型。"""
key = tuple(int(token) for token in prefix_tokens)
if not key:
raise ValueError('prefix_tokens 不能为空')
entry = self.prefix_cache.get(key)
if entry is not None:
entry['refcount'] += 1
return list(entry['block_ids'])
needed = (len(key) + self.block_size - 1) // self.block_size
if len(self.free_blocks) < needed:
raise RuntimeError('OOM')
block_ids = self.free_blocks[:needed]
del self.free_blocks[:needed]
self.prefix_cache[key] = {'block_ids': block_ids, 'refcount': 1}
return list(block_ids)
def release_prefix(self, prefix_tokens: List[int]):
key = tuple(int(token) for token in prefix_tokens)
entry = self.prefix_cache.get(key)
if entry is None:
raise KeyError('prefix 不存在或已释放')
entry['refcount'] -= 1
if entry['refcount'] == 0:
self.free_blocks.extend(entry['block_ids'])
self.free_blocks.sort()
del self.prefix_cache[key]
def allocate_for_prefill(self, req: Request):
"""
请求刚进来时 (Prefill阶段)，为它的 Prompt 长度分配所需的全部 Block
"""
# TODO 1: 计算需要的 block 数量（向上取整）
needed_blocks = (req.seq_len + self.block_size - 1) // self.block_size
# TODO 2: 从 free_blocks 中弹出对应数量的 block 索引
if len(self.free_blocks) < needed_blocks:
raise RuntimeError("OOM")
for _ in range(needed_blocks):
block_id = self.free_blocks.pop(0)
req.block_table.append(block_id)
def allocate_for_decode(self, req: Request):
"""
自回归生成时 (Decode阶段)，检查序列长度。
如果当前最后一个 Block 满了，则按需分配 1 个新 Block。
"""
new_seq_len = req.seq_len + 1
# TODO 3: 判断是否需要新的 Block
is_new_block_needed = (new_seq_len % self.block_size) == 1
if is_new_block_needed:
if not self.free_blocks:
raise RuntimeError("OOM")
block_id = self.free_blocks.pop(0)
req.block_table.append(block_id)
req.seq_len = new_seq_len
# TODO 4：计算请求的 Block 占用报告（答案区保留任务标记，下面填入参考实现）
def allocation_report(self, req: Request) -> Dict[str, float]:
allocated_tokens = len(req.block_table) * self.block_size
unused_tail_tokens = allocated_tokens - req.seq_len
utilization = req.seq_len / allocated_tokens if allocated_tokens else 0.0
return {'logical_tokens': req.seq_len, 'allocated_tokens': allocated_tokens, 'unused_tail_tokens': unused_tail_tokens, 'utilization': utilization}
def release_request(self, req: Request):
# TODO 5：校验释放列表、归还物理块，并避免重复释放。
released_block_ids = list(req.block_table)
if not released_block_ids:
raise ValueError('请求没有可释放的物理块，可能已经释放')
if len(set(released_block_ids)) != len(released_block_ids):
raise ValueError('block_table 不能包含重复物理块')
if any(block_id in self.free_blocks for block_id in released_block_ids):
raise ValueError('请求包含已释放的物理块')
self.free_blocks.extend(released_block_ids)
self.free_blocks.sort()
req.block_table.clear()
# TODO 6：恢复逻辑连续 Cache（答案区保留任务标记，下面填入参考实现）
def get_physical_cache(self, req: Request) -> torch.Tensor:
"""根据块表恢复逻辑连续的 KV Cache。"""
# TODO 6: 根据 req.block_table 的索引，从物理池中提取对应的块
blocks = [self.physical_kv_cache[block_id] for block_id in req.block_table]
cat_blocks = torch.cat(blocks, dim=0)
# 只截取真实 seq_len 长度返回
return cat_blocks[:req.seq_len]
def run_prefix_cache_extension_check():
"""答案区扩展测试：验证相同前缀的 Block 共享和引用计数释放。"""
manager = KVCacheManager(num_blocks=4, block_size=4, head_dim=8)
prefix = [101, 102, 103, 104, 105]
first_ids = manager.acquire_prefix(prefix)
second_ids = manager.acquire_prefix(prefix)
assert first_ids == second_ids, '相同 prefix 应共享同一组物理 Block'
assert len(manager.free_blocks) == 2, 'Prefix Cache 命中不应重复申请 Block'
manager.release_prefix(prefix)
assert len(manager.free_blocks) == 2, '仍有引用时不能释放共享 Block'
manager.release_prefix(prefix)
assert manager.free_blocks == [0, 1, 2, 3], '引用计数归零后应归还 Block'
print('✅ Prefix Cache 扩展测试通过！')
run_prefix_cache_extension_check()解析
1. TODO 0：KV Cache 显存账本
- 实现方式：单 token 的理论容量为
2 * num_layers * num_kv_heads * head_dim * dtype_bytes；再乘以block_size和num_blocks。 - 关键点：前面的
2表示 K、V 两份缓存；账本只描述容量，不包含 workspace、allocator reserved 或临时张量。 - 证据边界：这是 CPU 可验证的理论估算，不是 vLLM 的真实 GPU 显存峰值。
2. TODO 1：Prefill 计算所需 Block 数
- 实现方式：
needed_blocks = (req.seq_len + self.block_size - 1) // self.block_size。 - 关键点：向上取整，确保最后一个不满的 Block 也能容纳剩余 token。
- 边界：先检查空闲块数量，再修改请求和池状态。
3. TODO 2：分配物理 Block
- 实现方式：从
free_blocks取出allocated_blocks，按顺序写入req.block_table。 - 关键点：
block_table[i]表示第i个逻辑 Block 对应的物理索引；物理索引不要求连续。 - 边界：资源不足时抛出 OOM，且不能留下半分配状态。
4. TODO 3：Decode 跨块扩容
- 实现方式：长度增加后，使用
is_new_block_needed = (new_seq_len % block_size) == 1判断是否进入新块。 - 关键点：只在跨过 Block 边界时申请一个物理块，体现按需增长。
- 边界：本题只模拟块表更新，不实现真实 KV 写入和 Attention kernel。
5. TODO 4：占用报告
- 实现方式：用
len(req.block_table) * block_size得到已分配 token 容量，再计算尾块浪费和利用率。 - 关键点：报告同时保留逻辑 token 数和物理分配容量，不能把两者混成一个显存数字。
6. TODO 5：请求释放与 Block 复用
- 实现方式：复制
req.block_table，校验物理块没有重复或已经回到空闲池，再归还free_blocks并清空块表。 - 测试对应：原子 OOM 测试检查失败不改变状态，释放复用测试检查池状态恢复。
7. TODO 6：按块表恢复逻辑 Cache
- 实现方式：按照
req.block_table读取物理块，沿 token 维拼接，再截断到req.seq_len。 - 关键点：这展示了逻辑地址与物理地址解耦；真实 PagedAttention 会在 kernel 中按块读取，不需要先拼成连续张量。
本节能得出的结论
- 可以解释 Block Table、按需分配、跨块扩容、释放复用和尾块碎片。
- 可以计算 KV Cache 的理论容量，并观察 block_size、dtype 和 KV heads 的影响。
本节不能得出的结论
- 不能根据 CPU 模拟推断 vLLM 的 TTFT、吞吐、GPU 峰值显存或 kernel 效率。
- Continuous Batching、Prefix Cache 和真实 serving 调度分别在 70、69 及真实 backend 项目中验证。
Step 5: 可选 GPU 机制探针
这一组实验只把 Block 池和连续预留策略放到 GPU 上，观察理论账本与 CUDA 分配结果的关系。它不启动 vLLM，也不代表真实 PagedAttention kernel、TTFT 或吞吐收益。
| 对照 | GPU 上分配的对象 | 观察指标 |
|---|---|---|
| Block 池 | 按请求实际长度向上取整后的共享池 | 物理分配 token、尾块浪费、peak allocated |
| 连续预留 | 每个请求都预留相同最大长度 | 预留 token、peak allocated |
只有 RUN_MODE = 'real_gpu' 才会创建 CUDA 张量；默认 dry_run 只检查配置，不占用 GPU。
python
# GPU 可选实验配置：先运行 dry_run 检查参数，再改为 real_gpu。
RUN_MODE = 'dry_run' # dry_run / real_gpu
GPU_PROBE = {
'request_lengths': [17, 33, 65, 129],
'max_reserved_len': 256,
'block_size': 16,
'head_dim': 64,
'dtype': 'float16',
}
def run_paged_memory_probe(run_mode='dry_run', config=None):
"""比较合成 Block 池和连续预留的 GPU 分配量。
这里的张量形状只有 [token, head_dim]，用于观察分配量差异；
它不是包含 layer/KV-head/block-table 的真实 vLLM cache layout。
"""
import json
import torch
config = dict(config or GPU_PROBE)
lengths = config['request_lengths']
block_size = config['block_size']
dtype = getattr(torch, config['dtype'])
paged_tokens = sum((length + block_size - 1) // block_size * block_size for length in lengths)
contiguous_tokens = len(lengths) * config['max_reserved_len']
plan = {
'request_lengths': lengths,
'paged_allocated_tokens': paged_tokens,
'contiguous_reserved_tokens': contiguous_tokens,
'tail_waste_tokens': paged_tokens - sum(lengths),
'synthetic_tensor_shape': [paged_tokens, config['head_dim']],
'layout_note': '仅用于 CUDA 分配探针，不代表真实 PagedAttention kernel',
'evidence_level': 'synthetic_gpu_memory_probe',
}
if run_mode == 'dry_run':
print(json.dumps({'mode': run_mode, 'plan': plan}, ensure_ascii=False, indent=2))
return plan
if run_mode != 'real_gpu':
raise ValueError("RUN_MODE 只能是 dry_run 或 real_gpu")
if not torch.cuda.is_available():
raise RuntimeError('real_gpu 模式需要 CUDA')
device = torch.device('cuda')
results = {}
for name, tokens in [('paged', paged_tokens), ('contiguous', contiguous_tokens)]:
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.reset_peak_memory_stats(device)
tensor = torch.empty((tokens, config['head_dim']), dtype=dtype, device=device)
torch.cuda.synchronize(device)
results[name] = {
'allocated_tokens': tokens,
'peak_allocated_mb': round(torch.cuda.max_memory_allocated(device) / 2**20, 2),
}
del tensor
torch.cuda.empty_cache()
result = {'mode': run_mode, 'plan': plan, 'results': results, 'device': torch.cuda.get_device_name(0)}
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
return result
run_paged_memory_probe(RUN_MODE, GPU_PROBE)相关阅读
完成本节的 Block Table 和物理块管理模拟后，可以沿着“分页缓存机制 → 推理引擎实现 → 缓存复用与调度”继续阅读。