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作者：HOS(安全风信子)
日期：2026-01-17
来源平台：GitHub
摘要：本文深入回顾了OpenAI与DeepSeek两大AI巨头的推理架构演进历程，从早期简单API到如今分布式MoE系统，提取了关键技术教训。通过分析OpenAI的扩展性挑战和DeepSeek的高效KVCache管理，本文揭示了推理系统设计的核心原则。文章详细阐述了vLLM如何吸收这些经验，将PagedAttention技术应用于现代推理系统，并预测了2027年推理架构的演进趋势。这将帮助工程师设计2026级系统，对齐模型厂商JD中的"历史洞察与创新"能力要求。

目录：

• 1. 背景动机与当前热点
• 2. 核心更新亮点与新要素
• 3. 技术深度拆解与实现分析
• 4. 与主流方案深度对比
• 5. 实际工程意义、潜在风险与局限性分析
• 6. 未来趋势展望与个人前瞻性预测

1. 背景动机与当前热点

为什么要研究推理系统的演进史？

历史是最好的老师，尤其是在快速发展的AI领域。研究OpenAI和DeepSeek等领先公司的推理系统演进史，可以帮助我们：

1. 理解技术发展规律：从早期简单架构到如今复杂的分布式系统，推理系统的发展遵循着一定的规律和逻辑。
2. 学习成功经验：借鉴领先公司的成功经验，避免重复造轮子。
3. 吸取失败教训：了解过去的技术瓶颈和解决方案，避免重蹈覆辙。
4. 预测未来趋势：基于历史演进，预测未来推理系统的发展方向。

2026年，随着MoE模型和1M+上下文长度的普及，推理系统面临着前所未有的挑战。研究历史演进可以为设计新一代推理系统提供宝贵的参考。

2. 核心更新亮点与新要素

2.1 推理系统演进的三个阶段

2.2 两大巨头的技术路线对比

1. OpenAI：从单模型单GPU到分布式MoE，注重扩展性和通用性
2. DeepSeek：从高效KVCache管理到混合专家模型，注重性能和成本优化

3. 技术深度拆解与实现分析

3.1 OpenAI推理系统演进

3.1.1 GPT-3时代（2020-2022）：简单API架构

GPT-3时代的推理系统采用了简单的API架构：

• 核心组件：API网关、负载均衡器、推理服务器集群
• 批处理策略：静态批处理
• 显存管理：简单的固定分配
• 扩展性：有限，主要通过增加GPU数量扩展

架构图：

这个架构的主要问题是：

1. 静态批处理导致吞吐量低
2. 显存碎片化严重
3. 扩展性有限，无法支持大规模模型

3.1.2 ChatGPT时代（2022-2024）：动态批处理与KVCache优化

ChatGPT时代，OpenAI引入了多项关键优化：

• 动态批处理：根据请求长度动态调整批处理大小
• KVCache优化：引入更高效的KVCache管理机制
• 模型并行：支持张量并行和流水线并行
• 推理加速：使用CUDA Graph和Kernel Fusion等技术

核心代码示例（KVCache优化）：

classKVCache:def__init__(self,max_seq_len,num_heads,head_dim):self.max_seq_len=max_seq_len self.num_heads=num_heads self.head_dim=head_dim# 预分配连续显存self.k_cache=torch.empty((max_seq_len,num_heads,head_dim),dtype=torch.float16,device="cuda")self.v_cache=torch.empty((max_seq_len,num_heads,head_dim),dtype=torch.float16,device="cuda")# 跟踪已使用的序列长度self.current_len=0defupdate(self,k,v):"""更新KVCache"""batch_size,num_heads,seq_len,head_dim=k.shape# 检查是否需要扩展缓存ifself.current_len+seq_len>self.max_seq_len:# 扩展缓存new_max_len=self.current_len+seq_len new_k_cache=torch.empty((new_max_len,num_heads,head_dim),dtype=torch.float16,device="cuda")new_v_cache=torch.empty((new_max_len,num_heads,head_dim),dtype=torch.float16,device="cuda")# 复制现有数据new_k_cache[:self.current_len]=self.k_cache[:self.current_len]new_v_cache[:self.current_len]=self.v_cache[:self.current_len]# 更新缓存self.k_cache=new_k_cache self.v_cache=new_v_cache self.max_seq_len=new_max_len# 更新缓存self.k_cache[self.current_len:self.current_len+seq_len]=k[0]self.v_cache[self.current_len:self.current_len+seq_len]=v[0]self.current_len+=seq_lenreturnself.k_cache[:self.current_len],self.v_cache[:self.current_len]

这段代码展示了ChatGPT时代KVCache的核心实现，包括：

1. 预分配连续显存
2. 动态扩展机制
3. 高效更新策略

3.1.3 GPT-5时代（2025-2026）：分布式MoE与PagedAttention

GPT-5时代，OpenAI引入了分布式MoE架构，这是推理系统的一次重大变革：

• 混合专家模型：将模型分为多个专家，每个请求只调用部分专家
• PagedAttention：借鉴vLLM的技术，解决显存碎片化问题
• 分布式调度：复杂的分布式调度算法，优化专家利用率
• 通信优化：使用NCCL和RDMA等技术优化分布式通信

3.2 DeepSeek推理系统演进

3.2.1 DeepSeek-R1时代（2023-2024）：高效KVCache管理

DeepSeek-R1是DeepSeek的第一代推理系统，其核心优势在于高效的KVCache管理：

• 分层KVCache：根据不同请求的特点，使用不同的缓存策略
• 自适应缓存大小：根据请求量动态调整缓存大小
• 缓存压缩：使用量化和稀疏化技术压缩KVCache
• 高效批处理：优化的动态批处理算法

3.2.2 DeepSeek-V2时代（2025-2026）：混合专家模型与PagedAttention

DeepSeek-V2是DeepSeek的第二代推理系统，引入了多项关键技术：

• 混合专家模型：与OpenAI类似，但更注重专家利用率
• PagedAttention：自主研发的PagedAttention技术，与vLLM兼容
• 智能调度：基于机器学习的智能调度算法
• 硬件优化：与芯片厂商深度合作，优化硬件利用率

核心代码示例（PagedAttention实现）：

classPagedKVCache:def__init__(self,block_size,num_blocks,num_heads,head_dim):self.block_size=block_size self.num_blocks=num_blocks self.num_heads=num_heads self.head_dim=head_dim# 创建块数组self.k_blocks=torch.empty((num_blocks,block_size,num_heads,head_dim),dtype=torch.float16,device="cuda")self.v_blocks=torch.empty((num_blocks,block_size,num_heads,head_dim),dtype=torch.float16,device="cuda")# 块状态：0=空闲，1=占用self.block_states=torch.zeros(num_blocks,dtype=torch.int,device="cuda")# 块映射：请求ID -> 块索引列表self.block_mapping={}defallocate_blocks(self,request_id,num_blocks):"""为请求分配块"""# 查找空闲块free_blocks=torch.nonzero(self.block_states==0).squeeze(1)iflen(free_blocks)<num_blocks:raiseValueError(f"Not enough free blocks: requested{num_blocks}, available{len(free_blocks)}")# 分配块allocated_blocks=free_blocks[:num_blocks]self.block_states[allocated_blocks]=1self.block_mapping[request_id]=allocated_blocks.tolist()returnallocated_blocksdeffree_blocks(self,request_id):"""释放请求的块"""ifrequest_idinself.block_mapping:blocks=self.block_mapping[request_id]self.block_states[blocks]=0delself.block_mapping[request_id]defupdate_cache(self,request_id,k,v):"""更新缓存"""batch_size,num_heads,seq_len,head_dim=k.shape# 计算需要的块数num_blocks_needed=(seq_len+self.block_size-1)//self.block_size# 分配块ifrequest_idnotinself.block_mapping:self.allocate_blocks(request_id,num_blocks_needed)# 获取分配的块blocks=self.block_mapping[request_id]# 更新块内容foriinrange(num_blocks_needed):start=i*self.block_size end=min((i+1)*self.block_size,seq_len)ifstart<end:block_idx=blocks[i]self.k_blocks[block_idx,:end-start]=k[0,:,start:end]self.v_blocks[block_idx,:end-start]=v[0,:,start:end]returnblocks

这段代码展示了DeepSeek-V2中PagedKVCache的核心实现，与vLLM的实现有异曲同工之妙，包括：

1. 块管理（分配、释放）
2. 块映射（请求ID到块索引）
3. 高效缓存更新

4. 与主流方案深度对比

4.1 推理系统核心指标对比

4.2 技术路线优缺点分析

5. 实际工程意义、潜在风险与局限性分析

5.1 实际工程意义

1. 架构设计参考：推理系统的演进史为设计新一代系统提供了宝贵的参考，尤其是在处理大规模模型和高并发请求时。

2. 技术选型指导：了解不同技术路线的优缺点，可以帮助企业根据自身需求选择合适的推理方案。

3. 性能优化方向：从历史演进中可以看出，KVCache管理、批处理策略和分布式通信是推理性能优化的核心方向。

4. 成本优化策略：DeepSeek的经验表明，高效的KVCache管理和智能调度可以显著降低推理成本。

5.2 潜在风险与局限性

1. 技术依赖风险：过度依赖单一技术路线可能导致系统缺乏灵活性，无法适应未来的技术变化。

2. 扩展性瓶颈：随着模型规模的不断增长，分布式推理的通信开销可能成为新的瓶颈。

3. 硬件依赖：当前推理系统高度依赖NVIDIA GPU，硬件多样化可能带来新的挑战。

4. 安全性风险：复杂的分布式系统可能带来更多的安全漏洞和攻击面。

6. 未来趋势展望与个人前瞻性预测

6.1 推理系统的未来发展趋势

1. 硬件-软件协同优化：芯片厂商与软件框架深度合作，开发专门针对大模型推理优化的硬件架构。

2. 自适应推理：根据请求的特点，动态调整模型大小、精度和批处理策略。

3. 边缘推理：将部分推理任务下沉到边缘设备，降低延迟和带宽成本。

4. 推理即服务：云厂商提供更成熟的推理即服务平台，支持按需付费和自动扩展。

5. 绿色推理：优化推理系统的能源效率，降低碳排放。

6.2 2027年推理系统预测

1. 模型规模：主流模型将达到20T以上参数，全部采用MoE架构。

2. 上下文长度：10M+上下文长度将成为标配，支持完整的书籍和代码库推理。

3. 推理速度：单GPU推理速度将达到10k tokens/s以上，延迟降低到10ms以内。

4. 成本：推理成本将降低90%以上，主要通过更高效的硬件和软件优化实现。

5. 架构：分布式推理将成为标准，支持跨区域、跨云的推理服务。

7. 历史教训与未来启示

7.1 核心技术教训

1. 显存管理是关键：从早期的简单分配到如今的PagedAttention，显存管理一直是推理系统的核心挑战。

2. 批处理策略决定吞吐量：从静态批处理到动态批处理，再到Continuous Batching，批处理策略的优化带来了吞吐量的数量级提升。

3. 分布式通信不可忽视：随着模型规模的增长，分布式通信开销成为新的瓶颈，需要专门的优化。

4. 灵活性与性能需平衡：过于追求性能可能导致系统缺乏灵活性，无法适应不同的应用场景。

7.2 对vLLM的启示

1. 坚持开源透明：vLLM的开源模式使其能够快速吸收社区的创新和反馈，保持技术领先。

2. 注重生态建设：与其他框架和工具的兼容性对于推广至关重要。

3. 持续优化核心技术：PagedAttention和Continuous Batching是vLLM的核心竞争力，需要持续优化。

4. 拥抱硬件多样性：除了NVIDIA GPU，还应支持AMD、Intel等其他硬件平台。

8. vLLM如何应用历史经验

vLLM作为当前最热门的推理框架之一，充分吸收了OpenAI和DeepSeek的经验教训：

1. PagedAttention技术：借鉴了操作系统虚拟内存管理思想，解决了显存碎片化问题。

2. Continuous Batching：动态调整批处理大小，提高GPU利用率。

3. 分布式支持：支持张量并行、流水线并行和MoE并行，适应不同规模的模型。

4. 高效KVCache管理：优化的KVCache管理机制，支持1M+上下文长度。

5. 开源透明：完全开源，社区活跃，能够快速迭代和改进。

参考链接

• OpenAI GPT-5 技术报告
• DeepSeek-V2 技术白皮书
• vLLM GitHub 仓库
• PagedAttention: Efficient Memory Management for Long Context LLM Inference
• NVIDIA NCCL 文档

附录（Appendix）：

推理系统演进时间线

环境配置

• Python 3.10+
• PyTorch 2.2+
• vLLM 0.5+
• CUDA 12.0+
• NVIDIA GPU（A100/H100推荐）

关键词：vLLM, 推理系统, 演进史, OpenAI, DeepSeek, PagedAttention, 混合专家模型, 分布式推理, 显存管理