【中阶·云原生】如何让 vLLM 推理性能翻倍：从 PagedAttention 原理到 K8S 全栈调度的性能工程实战专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 第11轮·第1篇核心痛点：同样一块 H100 80GB，同样是 Llama-3.1-70B 推理，别人家的服务跑到 12,500 tokens/秒，你家只能跑到 4,800 tokens/秒；QPS 高峰期 P99 TTFT 飙到 6 秒，GPU 利用率却只有 35%；明明已经把max_num_seqs调到 256 了，吞吐量却原地踏步，甚至 OOM。问题出在哪？PagedAttention 已经把 KV Cache 内存碎片从 60% 压到 4% 以下，continuous batching 已经让请求在 batch 中"即到即插"，为什么线上还是慢？是 K8S 资源配额没配对，还是 vLLM 调度器参数没读懂，或是 GPU 拓扑没启用 NVLink？这一篇我们用一台生产级 H100 集群，把 vLLM 从"能跑"调到"跑满"的全栈性能工程拆开讲清楚。适配人群：已经把 vLLM 部署到 K8S 但 QPS/TTFT 不达预期的 AI 平台工程师；想系统理解 PagedAttention / Continuous Batching / Prefix Caching 三大机制原理的中阶读者；负责 LLM 推理服务成本优化的 FinOps/SRE 工程师收获能力：能从原理层说清 PagedAtten