LLM 推理引擎的连续批处理内核工程 2026：当 PagedAttention、RadixAttention 与 Chunked Prefill 撞上 GPU SM 调度与抢占的微架构真相

一、问题的提出：为什么连续批处理是推理引擎的性能心脏

当单卡 A100/H100 把 7B 模型的推理吞吐推到 2000+ tokens/s 时，几乎所有生产级推理框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI、llm-d）的核心调度单元都会收束到同一种范式——连续批处理（Continuous Batching）：每一轮 step 重新决定哪些序列进入 / 退出 GPU kernel，摈弃 static batching 的 padding waste。这种范式把 GPU 利用率从 30-40% 拉到 70-85%，把 p99 TTFT 从 800ms 砍到 200ms 以内。但连续批处理的真正工程难点不在于"批"本身，而在于它对 Attention 显存布局、KV cache 复用策略、Prefill/Decode 排程的内核级微架构耦合。本文聚焦三个最具生产影响力的内核机制——PagedAttention（vLLM 的块表显存池）、RadixAttention（SGLang 的 RadixTree 复用）、Chunked Prefill（vLLM v0.4+ 与 SGLang 的 TTFT/TPOT 折中）——并把它们与 GPU SM（Streaming Multiprocessor）的实际占用率、抢占式调度的硬件代价做一次工程化对齐。

二、形式化：三种调度策略的 FCFS、Prefill-First、Chunked

把单次 step 的调度决策抽象为一个三元组 $(B_{\text{prefill}}, B_{\text{decode}}, T_{\text{step}})$，其中 $B_{\text{prefill}}$ 是该 step 处理的新 token 总量，$B_{\text{decode}}$ 是该 step 解码的 token 总量，$T_{\text{step}}$ 是 step 时长。生产上常见三种策略：

• FCFS (First-Come-First-Serve)：每个请求排到队首就一气呵成跑完 prefill + 全部 decode tokens。$B_{\text{prefill}} = L_{\text{prompt}}, B_{\text{decode}} = L_{\text{decode}}$。优点是 TTFT 最低，缺点是队首长 prompt 会阻塞后续所有请求（head-of-line blocking），p99 TPOT 在混合负载下抖动 5-10×。
• Prefill-First：调度器把整个 step 切成两段：先处理所有 pending 序列的 prefill，再处理所有 running 序列的 decode。优点是 decode 始终在低延迟区间，缺点是 prefill 阶段 compute-bound 的 GEMM 会让 decode 序列的 KV cache 被占用但 token 不前进（preemption 风险）。
• Chunked Prefill：把 prefill 切成固定大小 $C$ 的 chunk（vLLM 默认 512 tokens，SGLang 默认 2048），每 step 混跑 $k$ 个 chunk + decode batch。优点是 TTFT/TPOT SLO 都能稳住，缺点是 chunk 切分边界如果落在 attention mask 关键位置会引入额外 IO。

设 chunk size 为 $C$，输入 prompt 长度为 $L$，则 prefill 阶段被切为 $\lceil L / C \rceil$ 步，每步的实际 TTFT 为 $T_{\text{prefill}} / \lceil L/C \rceil$，但 TTFT 总时长比 FCFS 路径长 $(1 - 1/\lceil L/C \rceil)$ 倍。

三、PagedAttention 的块表与显存池几何学

vLLM 在 2023 年提出的 PagedAttention 借鉴了 OS 虚拟内存分页（Paging）的思想，把每条序列的 KV cache 切成定长 $B$（默认 16 tokens）的 block，每条序列维护一张 block table 把 logical position 映射到 physical block。这样做带来三个直接好处：(1) 显存碎片化降到 $\leq B$ tokens，(2) 不同序列的 block 可以任意重映射，让 prefix sharing 不需要 contiguous memory，(3) sequence 切换时只需修改 block table 而不需要搬移 KV cache。

# PagedAttention block table 伪代码
class BlockTable:
    def __init__(self, block_size=16):
        self.blocks = []  # physical block IDs
        self.logical_len = 0

    def append_token(self, token_id, kv_cache):
        block_id = self.logical_len // self.block_size
        offset = self.logical_len % self.block_size
        if block_id >= len(self.blocks):
            self.blocks.append(allocate_new_block(kv_cache))
        write_kv(self.blocks[block_id], offset, kv_cache[token_id])
        self.logical_len += 1

    def fork(self, parent_table):
        # Prefix sharing: 共享前 N 个 block
        child = BlockTable()
        child.blocks = list(parent_table.blocks)
        return child

但 block size $B$ 是一把双刃剑：$B$ 太小（4 tokens）→ block table 体积膨胀（10K tokens 序列需要 2500 条 entry），每次 attention kernel 的索引 IO 开销翻倍；$B$ 太大（128 tokens）→ 内部碎片浪费回到接近 contiguous 模式。生产经验区间是 $B = 16$，配合 flash attention 的 page-aware kernel 把 block table 的 GPU 端访问合并到单次 L2 fetch。

显存池（KV cache pool）的容量规划也很关键。设单卡 80GB H100、模型权重 14GB（FP8 7B）、activation + workspace 8GB，剩 58GB 给 KV cache pool；按每 token 的 KV cache 占用 $= 2 \times n_{\text{layers}} \times n_{\text{heads}} \times d_{\text{head}} \times 2 \text{ bytes}$ (K+V, FP16)，7B 模型 (32 layers, 32 heads, 128 dim) 算下来约 $0.5 \text{ MB/token}$。则单卡理论最大并发序列 $= 58 \text{GB} / 0.5 \text{MB} \approx 116\text{K tokens}$，按平均输出 256 tokens / 请求换算约 450 条并发序列——这是理论上限，实际预留 70% 用于 prefix sharing 与突发流量。

进一步看显存碎片化对实际并发能力的影响。在 contiguous KV cache 模式下，最坏情况是 256 条序列每条剩 8 tokens 即触发 OOM，浪费约 35% 的显存；在 PagedAttention 模式下，最坏情况是每条序列最后一块 block 平均浪费 $B/2 = 8$ tokens，整体浪费约 $B/(B+L_{\text{avg}}) \approx 3\%$，等效把可用并发数提升 30% 以上。这正是 PagedAttention 在生产环境能把"等效 batch size"提升 1.5-2× 的核心数学原因。在多租户场景下（不同用户的 prompt 长度方差大），碎片化收益更显著——传统 contiguous 模式在长尾分布下的显存利用率常常跌破 50%，PagedAttention 可以稳在 85%+。

四、RadixAttention 的 RadixTree 复用机制

SGLang 在 2024 年提出的 RadixAttention 把 prefix sharing 从"显式 fork"升级到"自动 RadixTree 匹配"。核心数据结构是一棵 trie 树，每条 sequence 的 token 序列在 trie 上从 root 开始插入，叶子节点挂该序列的 block table。当新请求到来时，调度器沿着 trie 走最长的公共前缀，找到 prefix cache 命中部分，剩余部分走普通 prefill 路径。

# RadixAttention 伪代码（简化版）
class RadixTreeNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}   # token_id -> child node
        self.block_refs = []  # shared block refs at this node
        self.ref_count = 0

def match_prefix(tree_root, prompt_tokens):
    node = tree_root
    matched_len = 0
    for tok in prompt_tokens:
        if tok in node.children:
            node = node.children[tok]
            matched_len += 1
        else:
            break
    return matched_len, node.block_refs

RadixAttention 的工程难点在 LRU 淘汰：随着 sequence 离开系统，RadixTree 的内部节点如果 ref_count 归零就要释放——但释放又会破坏后续相同 prefix 请求的复用。SGLang 用一个两层 LRU 策略：叶子节点立即释放（block table 不再需要），内部节点保留 $T_{\text{TTL}}$（默认 60 秒）作为"软缓存"。在 chat completion / agent tool-call 这类重复 prompt 前缀占比 > 50% 的场景下，RadixAttention 把 prefix cache 命中率从 PagedAttention 的 30-40% 拉到 60-80%，等效 TTFT 砍半。

但 RadixAttention 不是万能的：在 batch decoding 场景（每条 sequence 的 prefix 完全不同），RadixTree 的维护开销（每 token 一次 trie 查找 + ref_count 更新）反而比 PagedAttention 多 5-10% 的 CPU 时间。SGLang 在 v0.3+ 引入"批解码模式开关"自动检测 prefix diversity，低多样性走 RadixTree、高多样性回退 PagedAttention。

五、Chunked Prefill 的 TTFT/TPOT SLO 折中

Chunked Prefill 的核心动机是 Prefill-First 的一个隐性 bug：Prefill 阶段的 compute-bound GEMM 会阻塞所有 decode 序列的 forward 推进。当某条长 prompt (4K tokens) 进来，Prefill-First 调度器会让整张卡空跑 200ms 的 GEMM，期间所有 decode 序列的 KV cache 都被这块 GEMM 的 workspace 占用但 token 不前进——TTFT 不抖，但 TPOT 抖到 100ms+，远高于 SLO 的 50ms 阈值。

Chunked Prefill 把 4K prefill 切成 8 段 × 512 tokens，每 step 混跑 1 段 prefill + 当前 decode batch。设 prefill chunk 的 compute time 为 $T_c$，decode batch 的 compute time 为 $T_d$，则每 step 时长 $\max(T_c, T_d)$。当 $T_c < T_d$ 时（chunk 足够小），decode 占主导，TPOT 平稳在 $T_d$ 附近；当 $T_c > T_d$ 时（chunk 太大），TTFT 接近 FCFS 但 TPOT 抖动。

SLO 优化目标可以形式化为：

其中 $\alpha + \beta = 1$ 是 TTFT / TPOT 的权重。生产经验值是 $C = 512$ 配合 batch size 8-32，TTFT 控制在 200-400ms，TPOT 控制在 30-50ms。但 chunk size 也和模型架构耦合：Mamba / Linear Attention 等非 Transformer 架构没有 KV cache，chunked prefill 的意义仅在于 compute balancing；对纯 Transformer (decoder-only) 才有完整的 TTFT/TPOT 折中价值。

再看 chunk size 与 batch size 的二维耦合关系。给定 GPU 的 peak FLOPS $F$ 与 HBM bandwidth $B$，prefill 是 compute-bound 任务（FLOPs/byte 比高），decode 是 memory-bound 任务（FLOPs/byte 比低）。当 chunk size $C$ 增加时，prefill 的 arithmetic intensity 提高但 compute time $T_c$ 增加，decode 受 $T_c$ 影响排队；当 batch size $N$ 增加时，decode 的 arithmetic intensity 也提高但 $T_d$ 增加。生产经验是先用 profiling 工具（如 NVIDIA Nsight）测出 $F$ 和 $B$ 的实际比值，再据 $\alpha$ 与 $\beta$ 权重反推最优 $(C, N)$ 组合：$\alpha = 0.7$ 的交互场景下推荐 $(C=512, N=16)$；$\beta = 0.7$ 的批处理场景下推荐 $(C=2048, N=64)$。

六、统一视角：GPU SM 占用与抢占式调度的微架构真相

把上面三个机制放到 GPU 微架构层面做一次统一审视。每张 H100 有 132 个 SM，每 SM 容纳 2048 个 thread、256KB register file、228KB shared memory。当连续批处理把 prefill 和 decode 混跑时，prefill 段是大 GEMM（compute-bound，FP16 tensor core 占用率 80%+），decode 段是 GEMV + attention（memory-bound，HBM bandwidth 占用率 90%+）。两种 kernel 的 register usage 和 shared memory footprint 差异巨大：

**抢占式调度（Preemption）**是另一个微架构陷阱。当 KV cache pool 满载 + 新请求到来，调度器必须驱逐（evict）某条 running 序列的 KV cache 来腾出空间。vLLM 支持两种抢占模式：(a) Recomputation 抢占：直接释放被驱逐序列的 KV cache，等它"复活"时重新 prefill。(b) Swap 抢占：把被驱逐序列的 KV cache swap 到 CPU memory，"复活"时直接 swap 回来。Recomputation 在短序列 (≤512 tokens) 上更快，Swap 在长序列 (>2048 tokens) 上更快。生产经验是默认 Recomputation，长序列切换到 Swap。

抢占的性能代价取决于被驱逐序列的当前位置 $L_{\text{curr}}$ 和原始长度 $L_{\text{orig}}$：Recomputation 的额外 cost 是 $T_{\text{prefill}} \times L_{\text{curr}} / L_{\text{orig}}$，Swap 的额外 cost 是 $2 \times \text{PCIe Bandwidth}_{\text{H2D/D2H}}$。在 100Gbps PCIe Gen5 上 swap 1MB KV cache 约 80μs，swap 16MB (32K tokens) 约 1.3ms——比 recomputation 的几十毫秒低一个数量级。

七、对工程实践的推论：5 条可执行决策

1. 选 vLLM 还是 SGLang 看 prefix diversity：高重复（chat template / system prompt 占比 > 50%）→ SGLang 的 RadixAttention 收益显著；高多样性（per-request unique prompt）→ vLLM 的 PagedAttention 更稳。
2. Block size 锁定 16 tokens：除非有特殊显存约束，否则不要改 PagedAttention 的 block size。改 8 会让 block table 膨胀 2 倍，改 32 会让内部碎片回到 contiguous 模式。
3. Chunked Prefill 优先开：即使 TTFT SLO 不严，chunked prefill 也能稳住 TPOT 的 p99 抖动，没有理由关掉。chunk size 从 1024 起调，按 SLO 反馈降 512 / 256。
4. 抢占策略按平均序列长度分桶：< 1K tokens 走 Recomputation，> 4K tokens 走 Swap，1K-4K 区间看 latency budget。
5. 监控三件套必上：(a) KV cache pool utilization（> 85% 触发扩容 / 抢占告警），(b) prefix cache hit rate（< 30% 考虑 prompt 模板压缩），(c) SM utilization + HBM bandwidth utilization（两者背离 = kernel 选型错了）。

八、与 Speculative Decoding / MoE 路由的协同与冲突

连续批处理与 Speculative Decoding (id=337) 的协同点：投机解码的草稿模型 forward 完全可以走 chunked prefill 路径，验证模型 forward 走 decode 路径；但草稿模型的 KV cache 与目标模型的 KV cache 不能共享，显存占用翻倍。冲突点：当 chunk size 太小（≤128），草稿模型的 prefill chunk + 目标模型的 decode batch 会同时打满 HBM bandwidth，投机解码的 acceptance rate 反而下降。

与 MoE 路由的协同点：MoE 的 all-to-all 通信最怕 KV cache 抢占——被驱逐序列在 swap 时如果 expert routing table 没同步，会导致 all-to-all 路径错位。生产经验是在 swap 路径加一条 barrier 等所有 expert routing 完成。

九、给推理引擎 SRE 与研究者的选型清单

对于生产 SRE：(a) KV cache pool size 按 80% 峰值利用率预留 buffer；(b) prefix cache TTL 配 60 秒（RadixTree 软缓存）；(c) preemption 频率监控，超 1% 触发容量评估。对于研究者：(a) 连续批处理的下一个突破点是硬件感知 chunking——把 chunk size 与 SM occupancy 联动，动态调整；(b) RadixAttention 的扩展方向是跨卡 RadixTree，让 tensor parallel 的各 rank 共享一棵 trie；(c) 与 Mamba-2 / Linear Attention 等非 Transformer 架构的协同是新的研究热点，连续批处理的"KV cache pool"会被替换成"Hidden state pool"，调度策略需要重新设计。

最后一组实践清单是关于监控告警阈值的工程经验：(a) 当 SM utilization 持续 > 90% 但 HBM bandwidth utilization < 50% 时，通常是 compute-bound kernel 占比过高，需要调整 chunk size 减少 prefill chunk 数量；(b) 当 KV cache pool utilization 在 70-85% 区间波动但 preemption 频率 0，说明 prefix sharing 充分，可以适当提升 max_num_seqs 上限；(c) 当 RadixTree 节点数超过 50K 但命中率 < 30%，说明 prompt diversity 高，应关闭 RadixAttention 回退 PagedAttention；(d) 当 Chunked Prefill 的 chunk boundary 落在 system prompt / function definition 等结构化位置时，需配置 chunk_alignment_tokens 强制对齐到 token=0 或 function 起始；(e) 当 p99 TTFT 与 p50 TTFT 的比值超过 3×，大概率是 FCFS 模式下 head-of-line blocking 严重，应切换到 Chunked Prefill 或 Prefill-First 模式。

一句话摘要：连续批处理的工程真相不在批本身，而在 PagedAttention / RadixAttention / Chunked Prefill 三件套与 GPU 微架构的耦合——选 vLLM 还是 SGLang、block size 锁定 16、抢占策略按序列长度分桶，是把推理引擎从 60% 利用率推到 85%+ 的三个可执行抓手。

参考文献

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9. NVIDIA. "TensorRT-LLM: A High-Performance LLM Inference Library." GitHub, 2024.
10. Anthropic. "LLM Inference Unloaded: A Production Postmortem." Engineering Blog, 2024.