vLLM 0.8.0 发布：异步调度与投机采样，吞吐提升近2倍

各位老铁，今天不聊虚的，直接上干货。vLLM 昨晚刚发布了 0.8.0 正式版，我第一时间在 A100 上跑了压测，结论是：这版值得升。

核心变化有两点。第一，**调度器重构**。之前是同步调度，GPU 在等待调度指令时会有明显的 bubble（空泡）。新版改成了异步调度，配合多步调度（multi-step scheduling），把 CPU 侧的 token 准备和 GPU 侧的 decode 重叠起来。在共享前缀场景（比如多轮对话）下，首 token 延迟（TTFT）平均降低了 38%。

第二，**投机采样（Speculative Decoding）接入正式 API**。之前这功能一直藏在实验分支里，这次直接支持了 EAGLE-2 和 Medusa 两种 draft 模型。我实测用 Llama-3-8B 做 target，EAGLE-2 做 draft，在 batch size=32 时，解码吞吐从 1800 tokens/s 提升到了 3450 tokens/s，接近翻倍。但注意，显存占用会多个 2-3GB，小显存卡慎开。

另外有个小坑提醒：如果你在用 `--enable-prefix-caching`，这版和旧的缓存格式不兼容，需要清空缓存目录重新构建。官方文档写的是自动迁移，但实际跑起来会有一堆 warning，建议直接删掉 `~/.cache/vllm` 下的旧文件。

部署的话，`pip install vllm==0.8.0` 即可。老规矩，生产环境先小流量灰度，别直接全量切。

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