vLLM中的Continuous Batching实现方案主要借鉴了论文《Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models》中的技术。以下是其实现方案的关键点：

  1. 迭代级调度（Iteration-level Scheduling）：vLLM通过LLM引擎类LLMEngine接收请求并生成文本。在每次迭代后，检测到完成的请求，并立即将生成的Token返回给客户端。对于新到达的请求，有机会在当前的迭代执行后进行处理，从而减少等待时间。

  2. 高效的内存管理：vLLM利用PagedAttention技术高效管理注意力键和值的内存，以最大化服务的吞吐量。

  3. 模型执行优化：vLLM支持CUDA/HIP图快速模型执行，并集成了FlashAttention和FlashInfer等优化CUDA内核。

  4. 量化技术：vLLM支持GPTQ、AWQ、INT4、INT8和FP8等量化技术，以提高模型执行效率。

  5. 分布式执行器：vLLM调用分布式执行器执行模型，处理模型输出，包括解码相关输出和根据采样参数更新已调度的序列组。

  6. 请求调度：vLLM使用三个双端队列（waiting，running，swapped）来维护所有用户的请求的调度，确保请求的高效处理。

  7. 支持多种硬件：vLLM支持NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU以及AWS Trainium和Inferentia加速器，以适应不同的硬件环境。

通过这些技术，vLLM实现了连续批处理，提高了LLM推理的吞吐量，同时减少了延迟。这种实现方案使得vLLM在LLM推理框架中具有竞争力，能够提供高效、快速的服务。