深入剖析vLLM：大模型计算加速系列之调度器策略探索

原文：
图解大模型计算加速系列：vLLM源码解析2，调度器策略(Scheduler)

收起

前期提要与本期导览

一、入口函数

二、SequenceGroup

2.1 原生输入

2.2 SequenceGroup的作用

2.3 SequenceGroup的结构

三、add_request()：将seq_group添加进调度器waiting队列

四：step()：调度器策略

4.1 调度器结构

4.2 整体调度流程

4.3 _passed_delay：判断调度waiting队列的时间点

4.4 can_allocate：能否为seq_group分配物理块做prefill

4.5 can_append_slot：能否为seq_group分配物理块做decode

4.6 allocate与append_slot：为seq_group分配物理块

4.7 preempt：抢占策略

4.8 调度器核心代码

五、总结

大家好，vLLM源码解读第二期更新了，本期我们一起来解读vLLM的调度器策略。

由于vLLM代码本身的复杂性，逻辑上的嵌套性，使得我在读源码时，先接收到的是碎片化的东西，当代码一长、细节一多时，就很难把碎片化的东西拼成全貌。所以在本系列对vLLM的介绍中，不管是哪一块，都会按照“
宏观（图解） -> 细节（配合源码）
”的方式，
先理清vLLM在这里想做什么事，为什么要这么做，然后再一起来看各小块的代码实现。

【大模型计算加速系列】

猛猿：图解大模型计算加速系列：FlashAttention V1，从硬件到计算逻辑

猛猿：图解大模型计算加速系列：Flash Attention V2，从原理到并行计算

猛猿：图解Mixtral 8 * 7b推理优化原理与源码实现

猛猿：图解大模型计算加速系列之：vLLM核心技术PagedAttention原理

猛猿：图解大模型计算加速系列：vLLM源码解析1，整体架构

猛猿：图解大模型计算加速系列：vLLM源码解析2，调度器策略(Scheduler)

【历史文章汇总】

猛猿：【必看】历史技术文章导航

前期提要与本期导览

在上一篇关于vLLM代码整体架构的文章中，我们提到过无论是“
离线批处理（同步）
”还是“
在线流式服务（异步）
”，它们都采用了同一个推理内核引擎
LLMEngine
，其整体架构如下：

其中：

在每1个推理阶段中，调度器（Scheduler）
决定哪些请求可以参与推理，并为这些请求做好逻辑块->物理块的映射。
在每1个推理阶段中，分布式执行者
（图中Distributed Workers部分，根据代码，我们将其命名为
model_executor
会更加合适）接收调度器传来的这些请求，分发到各个worker上去做推理。Worker中的CacheEngine负责实际管理KV Cache；Worker中的model负责加载模型、实行推理，PagedAttention相关的实现和调用就在model下。

**这里，每1个推理阶段的定义是：prefill算1个推理阶段，每个decode各算1个推理阶段。在本文中，我们统一用

step

来表示“1个推理阶段”。**

在本文中，我们会详细解读调度器（Scheduler）全部细节；
在下一篇文章中，我们会详细解读块管理（blockmanager）的全部细节，并以parallel sampling，beam search和prefix caching为例，将上图左半部分全部串一遍
在后续文章中，我们会来解读上图右半部分细节（还没来得及拆逻辑，暂时不知道会写几篇）

由于块管理者和调度器在代码上逻辑层层嵌套，所以为了不影响大家对调度器的理解，涉及到块管理者的部分，本文也会给出尽量简明清晰的说明。

一、入口函数

在源码架构篇中我们提过，本系列的介绍思路是：
以“离线批处理”作为入口，详细解说内核引擎LLMEngine的各块细节。在此基础上我们再来看“在线流式服务”的运作流程
。所以现在，我们先来回顾下离线批处理的
调用方式
：

from vllm import LLM, SamplingParams

# ===========================================================================
# batch prompts
# ===========================================================================
prompts = ["Hello, my name is",
           "The president of the United States is",
           "The capital of France is",
           "The future of AI is",]

# ===========================================================================
# 采样参数
# ===========================================================================
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

# ===========================================================================
# 初始化vLLM offline batched inference实例，并加载指定模型
# ===========================================================================
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

# ===========================================================================
# 推理
# ===========================================================================
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# ===========================================================================
# 对每一条prompt，打印其推理结果
# ===========================================================================
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

有两点需要注意：

llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
：实例化了一个离线批处理的vLLM对象。其本质是实例化了一个内核引擎LLMEngine对象。
在执行这个步骤时，LLMEngine会执行一次模拟实验（profiling），来判断需要在gpu上预留多少的显存空间给KV Cache block
（模拟实验的流程参见源码篇1的3.2节，TODO，大家可以对照着来读源码，本文不再涉及这块源码细节）。
推理入口在第24行
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
。现在我们进入LLM类下，来看这个
generate
函数，代码如下：

# vllm/entrypoints/llm.py
class LLM:
    """An LLM for generating texts from given prompts and sampling parameters.
       ...
    """

    def __init__(
        self,
        model: str,
        tokenizer: Optional[str] = None,
        tokenizer_mode: str = "auto",
        trust_remote_code: bool = False,
        tensor_parallel_size: int = 1,
        dtype: str = "auto",
        quantization: Optional[str] = None,
        revision: Optional[str] = None,
        tokenizer_revision: Optional[str] = None,
        seed: int = 0,
        gpu_memory_utilization: float = 0.9,
        swap_space: int = 4,
        enforce_eager: bool = False,
        max_context_len_to_capture: int = 8192,
        disable_custom_all_reduce: bool = True,
        **kwargs,
    ) -> None:
        ...
        # ==============================================================================
        # 使用配置好的engine参数，初始化LLMEngine实例
        # ==============================================================================
        self.llm_engine = LLMEngine.from_engine_args(
            engine_args, usage_context=UsageContext.LLM_CLASS)
        # ==============================================================================
        # 用于全局唯一的request_id，
        # 在vLLM中内核引擎的处理中，1个prompt视为1个request，分配全局唯一的request_id
        # ==============================================================================
        self.request_counter = Counter()
        
        ...

    def generate(
        self,
        prompts: Optional[Union[str, List[str]]] = None, 
        sampling_params: Optional[SamplingParams] = None,
        prompt_token_ids: Optional[List[List[int]]] = None, 
        use_tqdm: bool = True,
        lora_request: Optional[LoRARequest] = None,
        multi_modal_data: Optional[MultiModalData] = None,
    ) -> List[RequestOutput]:
        """Generates the completions for the input prompts.

        NOTE: This class automatically batches the given prompts, considering
        the memory constraint. For the best performance, put all of your prompts
        into a single list and pass it to this method.

        Args:
            prompts: prompts可以是str，也可以是list[str]
            sampling_params: 采样超参，例如温度、top_k等；如果为None则使用vLLM默认的参数
            prompt_token_ids: prompt对应的token_id，如果没有提供的话，vllm会调用tokenizer进行                               转换
            use_tqdm: 是否要展示process bar
            lora_request: 如果想请求特定的lora_adapter，可以将它的path等信息包装在该请求中,
                          但vLLM建议尽量不要使用这种方式，因为私有的lora adapter可能会带来一些
                          安全性的问题        
            multi_modal_data: 多模态相关的数据

        Returns:
            A list of `RequestOutput` objects containing the generated
            completions in the same order as the input prompts.
        """
        if prompts is None and prompt_token_ids is None:
            raise ValueError("Either prompts or prompt_token_ids must be "
                             "provided.")

        if isinstance(prompts, str):
            # Convert a single prompt to a list.
            prompts = [prompts]
        if (prompts is not None and prompt_token_ids is not None
                and len(prompts) != len(prompt_token_ids)):
            raise ValueError("The lengths of prompts and prompt_token_ids "
                             "must be the same.")
        
        if sampling_params is None:
            # Use default sampling params.
            sampling_params = SamplingParams()

        if multi_modal_data:
            multi_modal_data.data = multi_modal_data.data.to(torch.float16)

        # ============================================================================
        # 将request添加到engine中
        # 在vLLM内核运算逻辑中，1个prompt算1个request，需要有1个全局唯一的request_id
        # ============================================================================
        num_requests = len(prompts) if prompts is not None else len(
            prompt_token_ids)
        for i in range(num_requests):
            prompt = prompts[i] if prompts is not None else None
            token_ids = None if prompt_token_ids is None else prompt_token_ids[
                i]
            # =======================================================================
            # 将每个prompt添加进LLMEngine中，_add_request具体做了以下几件事：
            # - 将每个prompt处理成特定的输入类型（SequenceGroup实例，后文会细说）
            # - 将每个prompt加入Scheduler的waiting队列，等待处理
            # =======================================================================
            self._add_request(
                prompt,
                sampling_params,
                token_ids,
                lora_request=lora_request,
                # Get ith image while maintaining the batch dim.
                multi_modal_data=MultiModalData(
                    type=multi_modal_data.type,
                    data=multi_modal_data.data[i].unsqueeze(0))
                if multi_modal_data else None,
            )
        
        # ============================================================================
        # 把这个batch的所有prompt都添加完后，执行推理，详情参见_run_engine
        # ============================================================================
        return self._run_engine(use_tqdm)

    def _add_request(
        self,
        prompt: Optional[str],
        sampling_params: SamplingParams,
        prompt_token_ids: Optional[List[int]],
        lora_request: Optional[LoRARequest] = None,
        multi_modal_data: Optional[MultiModalData] = None,
    ) -> None:
        # 每个prompt赋1个request_id
        request_id = str(next(self.request_counter))
        self.llm_engine.add_request(request_id,
                                    prompt,
                                    sampling_params,
                                    prompt_token_ids,
                                    lora_request=lora_request,
                                    multi_modal_data=multi_modal_data)

    def _run_engine(self, use_tqdm: bool) -> List[RequestOutput]:
        # Initialize tqdm.
        if use_tqdm:
            num_requests = self.llm_engine.get_num_unfinished_requests()
            pbar = tqdm(total=num_requests,
                        desc="Processed prompts",
                        dynamic_ncols=True)
        
        # ===========================================================================
        # 如果当前调度器中还有没完成推理的请求（调度器中waiting/running/swapped任一队列非空）
        # ===========================================================================
        outputs: List[RequestOutput] = []
        while self.llm_engine.has_unfinished_requests():
            # =========================================================================
            # 执行1次推理调度（step），决定哪些请求的数据可以参与到这次推理中
            # =========================================================================
            step_outputs = self.llm_engine.step()
            for output in step_outputs:
                # =====================================================================
                # 如果本step后，有请求已经完成了推理，就将推理结果装进outputs中
                # =====================================================================
                if output.finished:
                    outputs.append(output)
                    if use_tqdm:
                        pbar.update(1)
        if use_tqdm:
            pbar.close()
        # Sort the outputs by request ID.
        # This is necessary because some requests may be finished earlier than
        # its previous requests.
        outputs = sorted(outputs, key=lambda x: int(x.request_id))
        return outputs

总结来说，当我们调用·
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
时，
它实际做了两件事情：

_add_request
：
将输入数据传给LLMEngine
，它具体做了如下事情：
- 把每1个prompt包装成一个SequenceGroup对象
  。从客户端角度看，1个请求可能包含多个prompts，例如离线批处理场景下你可以将1个batch理解成1个请求；但是从LLMEngine的角度看，1个prompt是1个请求，所以它会对输入数据进行预处理。在后文对SequenceGroup的讲解中，我们会来看vLLM这样做的意义。
- 把包装成SequenceGroup对象的数据加入调度器（Scheduler）的waiting队列，等待处理
  。这一块相关的细节，我们放在后文说。
_run_engine
：
执行推理
。只要调度器的waiting/running/swapped队列非空，我们就认为此时这批batch还没有做完推理，这时我们就会
调用LLMEngine的step()
函数，来完成1次调度以决定要送哪些数据去做推理。

所以，想要知道调度器的运作流程，我们只要从
LLMEngine
的
add_request()
和
step()
两个函数入手就好了
。
不过在正式进入这两个函数的讲解之前，我们先来看和输入数据一个问题：为什么要把每个prompt都包装成一个SequenceGroup实例？SequenceGroup又长什么样呢？

二、SequenceGroup

2.1 原生输入

在一般的推理场景中，
我们通常给模型传1个prompt及相关的采样参数
，让模型来做推理。此时你的输入可能长下面这样：

("To be or not to be,",
SamplingParams(temperature=0.8, top_k=5, presence_penalty=0.2)),

但在其余的场景中，模型decoding的策略可能更加复杂
，例如：

Parallel Sampling
：你传给模型1个prompt，希望模型基于这个这个prompt，给出n种不同的output
Beam Search
：你传给模型1个prompt，在采用Beam Search时，每个推理阶段你都会产出top k个output，其中k被称为Beam width（束宽）。

这些情况下，你传给模型的输入可能长下面这样：

# Parallel Sampling
("What is the meaning of life?",
SamplingParams(n=2, temperature=0.8, top_p=0.95, frequency_penalty=0.1))

# Beam Search (best_of = 束宽)
("It is only with the heart that one can see rightly",
SamplingParams(n=3, best_of=3, use_beam_search=True, temperature=0.0)),

【备注：SamplingParams遵从OpenAI API范式，对其中各种参数的解释可参见
OpenAI官方文档
】

总结来说，可能出现"1个prompt -> 多个outputs"的情况。那是否能设计一种办法，对1个prompt下所有的outputs进行集中管理，来方便vLLM更好做推理呢？

2.2 SequenceGroup的作用

"1个prompt -> 多个outputs"这样的结构组成一个
SequenceGroup
实例。
其中每组"prompt -> output"组成一个序列（seq，属于
Sequence
实例），每个seq下有若干状态(status)属性，包括：
- WAITING
  ：
  正在waiting队列中。waiting队列中的序列都没有做过prefill。
- RUNNING
  ：
  正在running队列中，即已经开始做推理。
- SWAPPED
  ：
  正在swapped队列中，表示此时gpu资源不足，相关的seq_group被抢占，导致其暂停推理，相关的KV block被置换到cpu上（swap out），等待gpu资源充足时再置换回来重新计算（swap in）。
- 若干和Finish相关的状态
  ，表示该seq推理已经结束，具体包括：
  - FINISHED_STOPPED
    ：
    正常执行完毕，例如碰到
    <eos>
    符号，该seq的推理正常结束了
  - FINISHED_LENGTH_CAPPED
    ：因为seq的长度达到最大长度限制，而结束推理
  - FINISHED_ABORTED
    ：因不正常状态，而被终止的推理。例如客户端断开连接，则服务器会终止相关seq的推理
  - FINISHED_IGNORED
    ：因prompt过长而被终止执行的推理。本质上也是受到长度限制
在vLLM中有一个重要假设：一个seq_group中的所有seq共享1个prompt。

我们来通过一个具体的例子，更好感受一下SequenceGroup的作用：

在推理开始之前
，这个seq_group下只有1条seq，它就是prompt，状态为waiting。
在第1个推理阶段
，调度器选中了这个seq_group，由于它的采样参数中
n = 4
，所以在做完prefill之后，它会生成4个seq，它们的状态都是running。
在若干个推理阶段后，gpu上的资源不够了，这个seq_group不幸被调度器抢占（preemption）
，它相关的KV block也被swap out到cpu上。此时所有seq的状态变为swapped。这里要注意，
当一个seq_group被抢占时，对它的处理有两种方式：
- Swap：如果该seq_group下的seq数量 > 1，此时会采取swap策略
  ，即把seq_group下【所有】seq的KV block从gpu上卸载到cpu上。（seq数量比较多，直接把算出的KV block抛弃，比较可惜）
- Recomputation：如果该seq_group下的seq数量 = 1，此时会采取recomputation策略
  ，即把该seq_group相关的物理块都释放掉，然后将它重新放回waiting队列中。等下次它被选中推理时，就是从prefill阶段开始重新推理了，因此被称为“重计算”。（seq数量少，重新计算KV block的成本不高）

【注意，并不是每个seq_group都会经历抢占，具体要看调度器策略和gpu资源使用情况】

又过了若干个推理阶段，gpu上的资源又充足了，此时执行swap in操作
，将卸载到cpu上的KV block重新读到gpu上，继续对该seq_group做推理，此时seq的状态又变为running。
又过了若干个推理阶段，该seq_group中有1个seq已经推理完成了，它的状态就被标记为finish
，此后这条已经完成的seq将不参与调度。
又过了若干个推理阶段，这个seq_group下所有的seq都已经完成推理了
，这样就可以把它作为最终output返回了。

相信通过这个例子，我们已经能更好理解为什么vLLM要把1个prompt包装成SequenceGroup实例了。接下来我们就来看SequenceGroup实例的具体结构。

2.3 SequenceGroup的结构

SequenceGroup相关的脚本在
vllm/sequence.py
中，下图给出了SequenceGroup的结构图解（
仅列出重要的属性和方法
）：

（1）结构总述

SequenceGroup:

self.seqs_dict
：{seq_id: seq}，其中每个seq是一个Sequence对象。正如我们前文介绍的那样，一个seq_group下包含若干seqs
self.sampling_params
：采样参数
self.metrics
：
记录该seq_group相关的指标，例如该seq_group是什么时候被加入LLMEngine的（arrival_time）
，该seq_group第一次被调度器选中调度是什么时候等等。调度器在选择时，会参考seq_groups们的这些指标来做决策。
get_max_num_running_steps
：
该seq_group在剩余生命周期内并行running的最大seq数量
。
“剩余生命周期”指从此刻一直到seq_group中所有的seq都做完推理
。举个例子来说，我们看2.2节配图中倒数第3个时刻，此时这个seq_group内所有的seq都还没结束推理，所以若调用这个方法，则返回值为4；再看倒数第2个时刻，此时有1个seq已经完成了推理，所以若调用这个方法，则返回值为3。在后续调度策略代码中，我们将经常看到这个方法被调用，目的是用于估计若当前对一个seq_group做推理，它将消耗多少gpu资源。

我们来详细看下
get_max_num_running_steps
代码实现（一切尽在注释中）：

    def get_max_num_running_seqs(self) -> int:
        """The maximum number of sequences running in parallel in the remaining
        lifetime of the request.
        返回请求在其剩余生命周期中并行运行的最大序列数。
        """
        # ============================================================================
        # 若采用beam search，每1个推理阶段都是best_of（束宽）个seq在running
        # ============================================================================
        if self.sampling_params.use_beam_search:
            return self.sampling_params.best_of
        # ============================================================================
        # 如果不采用beam search
        # ============================================================================
        else:
            # =========================================================================
            # 此时best_of默认和n一致，即表示我们希望1个prompt产出n个outputs。因此理论上，这个
            # seq_group下会维护best_of个seq（这就是self.num_seqs()的返回值）。
            # 如果出现best_of > self.num_seqs()的情况，说明该seq_group刚从waiting变成running
            # 准备做推理（参考2.2节配图中左侧第1个时刻），此时对于这个seq_group来说，
            # 其剩余生命周期并行运行的最大seq数量为best_of
            # =========================================================================
            if self.sampling_params.best_of > self.num_seqs():
                # At prompt stage, the sequence group is not yet filled up
                # and only have one sequence running. However, in the
                # generation stage, we will have `best_of` sequences running.
                return self.sampling_params.best_of
            
            # =========================================================================
            # 其余时刻（例如2.2节配图中非左侧第1个时刻的所有时刻）下，我们就返回这个seq_group中
            # 未完成推理的seq数量。根据2.2节介绍，我们知道一个seq的完成状态有四种：
            #   SequenceStatus.FINISHED_STOPPED,
            #   SequenceStatus.FINISHED_LENGTH_CAPPED,
            #   SequenceStatus.FINISHED_ABORTED,
            #   SequenceStatus.FINISHED_IGNORED
            # =========================================================================
            return self.num_unfinished_seqs()

Sequence:

对于一个seq，我们重点来看它的属性
self.logical_token_blocks
（逻辑块）和方法
_append_tokens_to_blocks
（生成逻辑块的方法）。
在vLLM中，每个seq都单独维护一份属于自己的逻辑块，不同的逻辑块可以指向同一个物理块
（此刻你一定很关心逻辑块和物理块是如何做映射的，我们会循序渐进地讲解这点，
现在你可以先忽略映射方法，把目光聚焦于“一个seq的逻辑块长什么样，怎么初始化它的逻辑块”
）

（2）1个逻辑块的结构

我们先来回答“1个逻辑块长什么样”这个问题
，逻辑块定义的代码比较简单，所以我们直接看代码（一切尽在注释中），代码路径
vllm/block.py

class LogicalTokenBlock:
    """A block that stores a contiguous chunk of tokens from left to right.

    Logical blocks are used to represent the states of the corresponding
    physical blocks in the KV cache.
    
    KV cache的逻辑块
    """

    def __init__(
        self,
        block_number: int, # 逻辑块的序号
        block_size: int, # 每个逻辑块中有多少个槽位（默认为16）
    ) -> None:
        self.block_number = block_number
        self.block_size = block_size

        # 逻辑块刚初始化时，将其中的每个token_id都初始化为_BLANK_TOKEN_ID（-1）
        self.token_ids = [_BLANK_TOKEN_ID] * block_size 
        # 当前逻辑块中已经装下的token的数量
        self.num_tokens = 0

    def is_empty(self) -> bool:
        """判断当前逻辑块是为空"""
        return self.num_tokens == 0

    def get_num_empty_slots(self) -> int:
        """当前逻辑块的空余槽位"""
        return self.block_size - self.num_tokens

    def is_full(self) -> bool:
        """判断当前逻辑块是否已经被装满"""
        return self.num_tokens == self.block_size

    def append_tokens(self, token_ids: List[int]) -> None:
        """将给定的一些token_ids装入当前逻辑块中"""
        # 给定的token_ids的长度必须 <= 当前逻辑块剩余的槽位
        assert len(token_ids) <= self.get_num_empty_slots()
        # 当前逻辑块第一个空槽的序号
        curr_idx = self.num_tokens
        # 将这些tokens装进去
        self.token_ids[curr_idx:curr_idx + len(token_ids)] = token_ids
        # 更新当前逻辑块中tokens的数量
        self.num_tokens += len(token_ids)

    def get_token_ids(self) -> List[int]:
        """获取当前逻辑块中所有被装满的位置的token_ids"""
        return self.token_ids[:self.num_tokens]

    def get_last_token_id(self) -> int:
        """获取当前逻辑块所所有被装满的位置的最后一个token_id"""
        assert self.num_tokens > 0
        return self.token_ids[self.num_tokens - 1]

（3）再回到Sequence上来

知道了每个逻辑块的结构，
我们现在来回答“怎么给一个seq分配逻辑块”这个问题
，也就是回到2.3（1）中Sequence的
_append_tokens_to_blocks
方法上来：
当一个seq只有prompt时，这个方法负责给prompt分配逻辑块；当这个seq开始产出output时，这个方法负责给每一个新生成的token分配逻辑块
，整个过程如下图（图片来自vLLM论文，大家忽略图中block_table的部分）：

代码如下（一切尽在注释中，
/vllm/sequence.py
）:

    def _append_tokens_to_blocks(self, token_ids: List[int]) -> None:
        """
        将token_ids动态填入逻辑块列表中
        Args:
            token_ids: prompt部分的token_ids
        """
        cursor = 0
        # 遍历prompt token_ids中的每一个token_id
        while cursor < len(token_ids):
            # 如果当前逻辑块列表（logical_token_blocks）为空
            if not self.logical_token_blocks:
                # 则先append一个逻辑块，该逻辑块index为0，大小为16，其中的每一个token_id为-1
                self._append_logical_block()

            # 取出逻辑块列表中的最后一个逻辑块
            last_block = self.logical_token_blocks[-1]
            # 如果这最后一个逻辑块中已经没有槽位
            if last_block.is_full():
                # 那么再append一个逻辑块，其大小为16，其中每一个token_id为-1
                self._append_logical_block()
                # 把这个新append的逻辑块取出来
                last_block = self.logical_token_blocks[-1]
            
            # 检查当前取出的逻辑块中空槽位的数量
            num_empty_slots = last_block.get_num_empty_slots()
            # 用当前的token_ids填充空槽位，直到无法填满为止
            last_block.append_tokens(token_ids[cursor:cursor +
                                               num_empty_slots])
            cursor += num_empty_slots

好，到目前为止，我们就把vLLM对输入数据做预处理的部分介绍完了，简单总结下：

在vLLM内部计算逻辑中，1个prompt是1个request
每个prompt将被包装成一个SequenceGroup实例提供给调度器做调度
1个SequenceGroup实例下维护着若干个Sequence实例，对应着“1个prompt -> 多个outputs"这种更一般性的解码场景。
1个Sequence实例下维护着属于自己的逻辑块列表，数据类型为List[LogicalTokenBlock]

三、add_request()：将seq_group添加进调度器waiting队列

写了这么多，你是不是已经忘记上面都说了些什么了，不要紧，我们快速回顾下：

首先，我们明确了vLLM最重要的推理内核引擎是LLMEngine
LLMEngine下有两个最重要的方法：
add_request()
和
step()
add_request()
负责将每个prompt都包装成一个SequenceGroup对象，送入调度器的waiting队列中等待调度
step()
负责执行1次推理过程，在这个过程中，调度器首先决定哪些seq_group可以被送去推理，然后model_executor负责实际执行推理。

现在，在知道SequenceGroup相关定义的基础上，我们可以来看
add_request()
了，我们直接来看代码（一切尽在注释中，为了方便阅读，代码有所省略）：

# vllm/engine/llm_engine.py
    def add_request(
        self,
        request_id: str, # 每个请求的唯一id
        prompt: Optional[str], # prompt（文字版）
        sampling_params: SamplingParams, # 用于采样的参数（温度、topk等）
        prompt_token_ids: Optional[List[int]] = None, # prompt（input_ids版）
        arrival_time: Optional[float] = None, # 请求到达的时间。如果是None，则用当前系统时间
        lora_request: Optional[LoRARequest] = None,  # 如果是用lora模型做推理，相关的lora请求
        multi_modal_data: Optional[MultiModalData] = None, # 每个请求的多模态数据
    ) -> None:
        """
        将request添加给LLMEngine

        Args:
            request_id: 在vLLM内部，1条prompt算1个请求，会附给1个请求id
            prompt: prompt（文字版）
            sampling_params: 采样参数（温度、topk等）
            prompt_token_ids: prompt（token_id版），没有提供的话vLLM会调用tokenizer来做
            arrival_time: 请求到达的时间。如果是None，则用当前系统时间
            multi_modal_data: 多模态数据（暂时忽略不看）
        """
        ...
        
        # ============================================================================
        # 设置该请求的到达时间
        # ============================================================================
        if arrival_time is None:
            arrival_time = time.time()
        ...

        # 每个KV cache block的大小（默认为16）
        block_size = self.cache_config.block_size
        # 当前seq的id（见后文讲解）
        seq_id = next(self.seq_counter)
        # 获取用于表示<eos>的token_id
        eos_token_id = self.tokenizer.get_lora_tokenizer(
            lora_request).eos_token_id
        
        # ============================================================================
        # 为当前序列创建Sequence对象，在Sequence对象中也包括对当前序列逻辑块们的管理
        # ============================================================================
        seq = Sequence(seq_id, prompt, prompt_token_ids, block_size,
                       eos_token_id, lora_request)
        ...
        # ============================================================================
        # 每个prompt被包装成一个SequenceGroup实例
        # ============================================================================
        seq_group = SequenceGroup(request_id, [seq], sampling_params,
                                  arrival_time, lora_request, multi_modal_data)

        # ============================================================================
        # 将seq_group中所有序列添加进scheduler的self.waiting队列中
        # self.waiting是一个双端队列实例，我们可以在队列的两端进行插入/删除操作
        # ============================================================================
        self.scheduler.add_seq_group(seq_group)

四：step()：调度器策略

现在所有的seq_group都已经被送入调度器（Scheduler）的waiting队列中了，
接下来我们就来看，在1个推理阶段中，调度器是通过什么策略来决定要送哪些seq_group去做推理的
，这也是vLLM难啃的硬骨头之一。

调度器相关的代码都在
vllm/core/scheduler.py
中，由于代码逻辑嵌套比较复杂，所以我们依然先通过图解的方式把整个调度流程介绍一遍，然后再看关键的源码细节
。

4.1 调度器结构

vLLM调度器维护的重要属性如上图所示：

self.waiting, self.running, self.swapped
：这三个都是python的deque()实例（双端队列，允许你从队列两侧添加或删除元素）。
- waiting队列用于存放所有还未开始做推理的seq_group
  ，“未开始”指连prefill阶段都没有经历过。所以waiting队列中的seq_group只有一个seq，即是原始的prompt。
- running队列用于存放当前正在做推理的seq_group。更准确地说，它存放的是上1个推理阶段被送去做推理的seq_group们
  ，在开始新一轮推理阶段时，调度器会根据本轮的筛选结果，更新running队列，即决定本轮要送哪些seq_group去做推理。
- swapped队列用于存放被抢占的seq_group
  。在2.2节中我们有提过，若一个seq_group被抢占，调度器会对它执行swap或recomputation操作，分别对应着将它送去swapped队列或waiting队列，在后文我们会详细分析抢占处理的代码
self.policy
：是vLLM自定义的一个Policy实例，
目标是根据调度器总策略（
FCFS
，First Come First Serve，先来先服务）原则，
对各个队列里的seq_group按照其arrival time进行排序
。相关代码比较好读，所以这里我们只概述它的作用，后续不再介绍它的代码实现。
self.prev_time
：
上一次调度发起的时间点，初始化为0。
我们知道每执行1次推理阶段前，调度器都要做一次调度，这个变量存放的就是上次调度发起的时间点。
self.prev_prompt
：取值为True/False，初始化为False。
若上一次调度时，调度器有从waiting队列中取出seq_group做推理，即为True，否则为False。
self.last_prompt_latency
：
记录“当前调度时刻（now） - 最后一次有从waiting队列中取数做推理的那个调度时刻”的差值
（并不是每一次调度时，调度器一定都会从waiting队列中取seq_group，它可能依旧继续对running队列中的数据做推理），初始化为0。

目前你可能很难明白这三个属性的作用，不要着急，在后文讲解具体调度流程时，我们会再来看它们。这里只需记住它们的定义即可。

BlockManager
：
物理块管理器
。这也是vLLM自定义的一个class。截止本文写作时，vLLM提供了
BlockSpaceManagerV1
和
BlockSpaceManagerV2
两个版本的块管理器。V1是vLLM默认的版本，V2是改进版本（但还没开发完，例如不支持prefix caching等功能）。所以本文依然基于
BlockSpaceManagerV1
进行讲解。物理块管理器这个class下又维护着两个重要属性：
- BlockAllocator
  ：物理块分配者，负责实际为seq做物理块的分配、释放、拷贝等操作。
  这也是我们后文要解读的对象。其下又分成
  self.gpu_allocator
  和
  self.cpu_allocator
  两种类型，分别管理gpu和cpu上的物理块。
- self.block_tables
  ：负责维护每个seq下的物理块列表，本质上它是一个字典，形式如
  {seq_id: List[PhysicalTokenBlock]}
  。
  注意，这里维护者【所有】seq_group下seq的物理块，而不是单独某一个seq的。因为整个调度器都是全局的，其下的BlockManager自然也是全局的。

读到这里，
你还记得2.3节中我们曾介绍过，每个Sequence实例中维护着属于这个seq的逻辑块吗？而我们从self.block_tables中，又能根据seq_id找到这个seq对应的物理块。这就实现了“逻辑块 -> 物理块”的映射
。在刚开始读代码的时候，很多朋友从直觉上都会觉得
BlockManager
就是用来存储逻辑块和物理块映射的，其实它
只负责管理和分配物理块，映射关系潜藏在seq中
。理解这点对理解代码非常重要。

现在，我们就把调度器（Scheduler）的结构理清了。我知道你肯定还有很多疑惑。所以我们马上来看调度策略的具体流程：
“对于装在waiting、running、swapped队列中的那些seq_group，是根据什么规则决定本次推理阶段该送谁去推理呢？”

4.2 整体调度流程

上图刻画了某次调度步骤中三个队列的情况，再复习一下：

waiting队列
中的数据都没有做过prefill，每个seq_group下只有1个seq（prompt）
running队列
中存放着上一个推理阶段被送去做推理的所有seq_group
swapped队列
中存放着之前调度阶段中被抢占的seq_group

running队列中的seq_group不一定能继续在本次调度中被选中做推理
，这是因为gpu上KV cache的使用情况一直在变动，以及waiting队列中持续有新的请求进来的原因。所以调度策略的职责就是要根据这些变动，对送入模型做推理的数据做动态规划。

根据源码，我将vLLM调度步骤整理成上述流程图。看着有点复杂是吧，不要担心，我们这就来拆解它。

总结来说：

如果当前swapped队列为空，那就去检查是否能从waiting队列中调度seq_group，直到不满足调度条件为止（gpu空间不足，或waiting队列已为空等）
。
此时，1个推理阶段中，所有的seq_group都处在prefill阶段。
如果当前swapped队列非空，或者无法从waiting队列中调度任何seq_group时：
- 检查是否能从running队列中调度seq_group，直到不满足调度条件为止。
- 若本次无新的被抢占的seq_group，且swapped队列非空，就检查是否能从swapped队列中调度seq_group，直到不满足调度条件为止。

此时，1个推理阶段中，所有的seq_group要么全来自running队列，要么来自running + swapped队列，它们都处在decode阶段。

**至此我们要记住vLLM调度中非常重要的一点：

在1个推理阶段中，所有的seq_group要么全部处在prefill阶段。要么全部处在decode阶段。**

你可能想问：
为什么要以swapped是否非空为判断入口呢？

这是因为，如果当前调度步骤中swapped队列非空，说明在之前的调度步骤中这些可怜的seq_group因为资源不足被抢占，而停滞了推理。所以
根据FCFS规则，当gpu上有充足资源时，我们应该先考虑它们，而不是考虑waiting队列中新来的那些seq_group。

同理，在图中你会发现，当我们进入对running队列的调度时（图中红色分支），我们会根据“
本次调度是否有新的被抢占的seq_group
”，来决定要不要调度swapped队列中的数据。这个理由也很简单：在本次调度中，我就是因为考虑到gpu空间不足的风险，我才新抢占了一批序列。既然存在这个风险，我就最好不要再去已有的swapped队列中继续调度seq_group了。

到这里，我们已经把整个调度流程的关键点给说完了。接下来，我们会配合源码，对上图中的细节进行介绍。

4.3 _passed_delay：判断调度waiting队列的时间点

在4.2的流程图中，我们会看到
进入waiting循环的判断条件之一是：waiting队列是否达到调度间隔阈值
。这是个什么东西？又为什么要设置这样一个阈值呢？

我们知道模型在做推理时，waiting队列中是源源不断有seq_group进来的，一旦vLLM选择调度waiting队列，它就会停下对running/swapped中seq_group的decode处理，转而去做waiting中seq_group的prefill，也即
vLLM必须在新来的seq_group和已经在做推理的seq_group间取得一种均衡：既不能完全不管新来的请求，也不能耽误正在做推理的请求。所以“waiting队列调度间隔阈值”就是来控制这种均衡的：

调度间隔设置得太小
，每次调度都只关心waiting中的新请求，这样发送旧请求的用户就迟迟得不到反馈结果。且此时waiting队列中积累的新请求数量可能比较少，不利于做batching，浪费了并发处理的能力。
调度间隔设置得太大
，waiting中的请求持续挤压，同样对vLLM推理的整体吞吐有影响。

那这个阈值在代码中是怎么控制的呢？还记得4.1中我们画Scheduler的结构图时有三个乍一看比较难懂的属性吗（见下图），它们就是用来控制这个阈值的：

vllm/core/scheduler.py
脚本的
_passed_delay()
函数写了阈值判断的相关逻辑，我们直接看代码（一切尽在注释中）:

    def _passed_delay(self, now: float) -> bool:
        """
        判断当下是否可以从waiting队列中调度新请求
        这个函数确保了在调度过程中不会频繁地处理新来的seq_group
        
        Args:
            now: 当前调度时间点
        """
        # =============================================================================
        # self.prev_prompt: True/False，记录上一次调度步骤中，是否选择了从waiting队列中做调度
        # self.prev_time：上次调度步骤时间点（不管是从哪个队列中调度，每次调度都会记录下时间点）
        # 若上个调度步骤中，我们选择从waiting队列中做调度，则计算两个调度时刻的间隔
        # ==============================================================================
        if self.prev_prompt:
            self.last_prompt_latency = now - self.prev_time
        
        # =============================================================================
        # 用当前调度时间更新prev_time
        # 由于目前还不知道本次是否会从waiting队列中调度，因此prev_prompt先设为False
        # =============================================================================
        self.prev_time, self.prev_prompt = now, False
        
        # =============================================================================
        # Delay scheduling prompts to let waiting queue fill up
        # delay_factor：用户配置的，用于调整调度间隔阈值的因子。大于0则意味着用户想开启阈值判断
        # =============================================================================
        if self.scheduler_config.delay_factor > 0 and self.waiting:
            # =========================================================================
            # 计算在waiting队列中，最早到达的seq_group的到达时间
            # =========================================================================
            earliest_arrival_time = min(
                [e.metrics.arrival_time for e in self.waiting])
            # =========================================================================
            # now - earliest_arrival_time：最早到达waiting队列的seq_group当前“实际”等待的时间
            # delay_factor*last_prompt_latency：最早到达waiting队列的请求当前“应该”等待的时间
            # 只要前者比后者大，或者此时running队列中根本没有请求在跑，就可以进行对waiting做调度
            # =========================================================================
            passed_delay = (
                (now - earliest_arrival_time) >
                (self.scheduler_config.delay_factor * self.last_prompt_latency)
                or not self.running)
        # =============================================================================
        # 如果你不想开启阈值判断，那就直接返回True
        # =============================================================================
        else:
            passed_delay = True
        return passed_delay

4.4 can_allocate：能否为seq_group分配物理块做prefill

通过了调度时间阈值的判断条件，现在我们顺利从waiting中取出一个seq_group，我们将对它进行prefill操作。
所以这里我们必须先判断：gpu上是否有充足的空间为该seq_group分配物理块做prefill
，根据4.1中绘制的调度器结构，这个操作当然是由我们的self.block_manager来做。

判断的入口代码为
can_allocate = self.block_manager.can_allocate(seq_group)
，配合上面图例，我们直接来看
can_allocate
函数的代码，（一切尽在注释中）:

    # vllm/core/block_manager_v1.py
    def can_allocate(self, seq_group: SequenceGroup) -> AllocStatus:
        """
        确实是否可以给这个seq_group分配物理块，返回结果有三种情况：
        - AllocStatus.NEVER：不分配；
        - AllocStatus.OK：可以分配；
        - AllocStatus.LATER：延迟分配
        """
        # FIXME(woosuk): Here we assume that all sequences in the group share
        # the same prompt. This may not be true for preempted sequences.
        # (这里我们假设一个seq_group下的所有序列的prompt都是相同的)
        
        # ===========================================================================
        # 取出这个seq_group下处于waiting状态的序列
        # ===========================================================================
        seq = seq_group.get_seqs(status=SequenceStatus.WAITING)[0]
        
        # ===========================================================================
        # 取出这个seq所有的逻辑块
        # ===========================================================================
        num_required_blocks = len(seq.logical_token_blocks)

        # ===========================================================================
        # block上的滑动窗口（可暂时假设其值为None，先忽略不看
        # ===========================================================================
        if self.block_sliding_window is not None:
            num_required_blocks = min(num_required_blocks,
                                      self.block_sliding_window)
        # ===========================================================================
        # 计算当前所有可用的物理块数量，List[PhysicalTokenBlock]
        # ===========================================================================
        num_free_gpu_blocks = self.gpu_allocator.get_num_free_blocks()

        # ===========================================================================
        # Use watermark to avoid frequent cache eviction.
        # 决定是否能为当前seq分配物理块
        # ===========================================================================
        # 如果设备中所有的物理块数量 - 该seq实际需要的物理块数量 < 水位线block数量，则不分配
        # （说明当前seq太长了）
        if (self.num_total_gpu_blocks - num_required_blocks <
                self.watermark_blocks):
            return AllocStatus.NEVER
        # 如果设备中可用的物理块数量 - 该seq实际需要的block数量 >= 水位线block数量，则分配
        if num_free_gpu_blocks - num_required_blocks >= self.watermark_blocks:
            return AllocStatus.OK
        # 否则，现在不能分配，但可以延迟分配
        else:
            return AllocStatus.LATER

我们对上述代码做一些额外的说明：

代码第32行：
num_free_gpu_blocks = self.gpu_allocator.get_num_free_blocks()
。这里是在统计当前gpu上所有可用的物理块数数量（忘记gpu_allocator是什么的朋友，可以再回顾下4.1的调度器结构图）。在vLLM中，gpu_allocator的类型有两种：
- CachedBlockAllocator
  ：
  按照prefix caching的思想来分配和管理物理块
  。在原理篇中，我们提过又些prompts中可能含有类似system message（例如，“假设你是一个能提供帮助的行车导航”）E）等prefix信息，带有这些相同prefix信息的prompt完全可以共享用于存放prefix的物理块，这样既节省显存，也不用再对prefix做推理。
- UncachedBlockAllocator
  ：
  正常分配和管理物理块，没有额外实现prefix caching的功能
  。

关于这两种allocator的具体实现方式，我们将放在源码解读第3篇块管理来做讲解。这里大家只要明白大致定义即可，并不影响我们对调度策略的解读。

self.watermark_blocks
：水位线block数量，它起的是一个预警和缓冲的作用
，防止在1次调度中把gpu上预留给KV Cache的显存空间打得过满，出现一些意外风险（毕竟这个预留的显存空间也是我们估计出来的）。
NEVER和LATER的区别
：
这两者的相同之处在于，都是因为当前显存空间不够，而无法继续调度seq_group
。区别在于，
NEVER是因为这条seq实在太长（即prompt太长），长到动用了gpu上所有的block（num_total_gpu_blocks）都无法处理它
，所以后续步骤中我们会直接把这个seq标记为完成，不再处理它；而
LATER是因为之前可能已经调度了很多seq_group，它们占据了相当一部分显存空间，导致gpu上剩余的可用block（num_free_gpu_blocks）无法再处理它
，所以我们延迟处理。

4.5 can_append_slot：能否为seq_group分配物理块做decode

回顾4.2调度器的流程图，你会看到我们从running队列中调度seq_group时，我们也会判断是否能为该seq_group分配物理块。
但这时，我们的物理块空间是用来做decode的（给每个seq分配1个token的位置），而不是用来做prefill的（给每个seq分配若干个token的位置），所以这里我们采取的是另一种判断方法
can_append_slot
。

更具体来说，running队列中seq_group下的n个seqs在上1个推理阶段共生成了n个token。在本次调度中，我们要先为这n个token分配物理块空间，用于存放它们在本次调度中即将产生的KV值。

好，我们再回到这个seq_group的n个seqs上来，我们知道：

当往1个seq的物理块上添加1个token时，可能有两种情况：
- 之前的物理块满了，所以我新开1个物理块给它
- 之前的物理块没满，我直接添加在最后一个物理块的空槽位上
- 所以，对于1个seq来说，最坏的情况就是添加1个物理块；对于n个seqs来说，最坏的情况就是添加n个物理块（想想原理篇中讲过的copy-on-write机制）
对于1个seq_group，除了那些标记为“finish”的seq外，其余seqs要么一起送去推理，要么一起不送去推理。即它们是集体行动的

所以，判断能否对一个正在running的seq_group继续做推理的最保守的方式，就是判断当前可用的物理块数量是否至少为n。

我们直接看代码（一切尽在注释中）

    # vllm/core/block_manager_v1.py
    def can_append_slot(self, seq_group: SequenceGroup) -> bool:
        """
        对于这个seq_group，我们检查对于其中的每一个seq，
        是否能至少分配一个空闲物理块给它
        """
        # Simple heuristic: If there is at least one free block
        # for each sequence, we can append.
        num_free_gpu_blocks = self.gpu_allocator.get_num_free_blocks()
        num_seqs = seq_group.num_seqs(status=SequenceStatus.RUNNING)
        return num_seqs <= num_free_gpu_blocks

4.6 allocate与append_slot：为seq_group分配物理块

当我们判断当前有充足的gpu KV Cache空间给对应的seq_group做新一轮推理时，我们就可以实际给它分配物理块了。这一块的内容涉及的细节太多（不同的prefix caching方式，逻辑块到物理块的映射，物理块释放，物理块的refcount即copy-on-write机制等等），所以我们把这部分留在源码解读3：块管理中来详细说明。

跳过这块并不影响大家对调度器策略的解读。

4.7 preempt：抢占策略

纵观4.2的调度流程，现在我们只剩1个重点没讲了：抢占策略。

其实在2.2介绍SequenceGroup时，我们已经提到了抢占策略的核心逻辑，这里再复制一遍：

在若干个推理阶段后，gpu上的资源不够了，这个seq_group不幸被调度器抢占（preemption）
，它相关的KV block也被swap out到cpu上。此时所有seq的状态变为swapped。这里要注意，
当一个seq_group被抢占时，对它的处理有两种方式：

Swap：如果该seq_group剩余生命周期中并行运行的最大seq数量 > 1，此时会采取swap策略
，即把seq_group下【所有】seq的KV block从gpu上卸载到cpu上。（seq数量比较多，直接把算出的KV block抛弃，比较可惜）
Recomputation：如果该seq_group剩余生命周期中并行运行的最大seq数量 = 1，此时会采取recomputation策略
，即把该seq_group相关的物理块都释放掉，然后将它重新放回waiting队列中(
放在最前面
)。等下次它被选中推理时，就是从prefill阶段开始重新推理了，因此被称为“重计算”。（seq数量少，重新计算KV block的成本不高）

对“最大生命周期…”这里有疑惑的朋友，回顾下本文2.3（1）。

我们直接来看代码（一切尽在注释中）

    # vllm/core/scheduler.py
    def _preempt(
        self,
        seq_group: SequenceGroup, # 被抢占的seq_group
        blocks_to_swap_out: Dict[int, int],
        preemption_mode: Optional[PreemptionMode] = None,
    ) -> None:
        """
        对被抢占的seq_group进行处理，包括修改其下seq状态，做好gpu到cpu块之间的映射等
        """
        # If preemption mode is not specified, we determine the mode as follows:
        # We use recomputation by default since it incurs lower overhead than
        # swapping. However, when the sequence group has multiple sequences
        # (e.g., beam search), recomputation is not currently supported. In
        # such a case, we use swapping instead.
        # FIXME(woosuk): This makes our scheduling policy a bit bizarre.
        # As swapped sequences are prioritized over waiting sequences,
        # sequence groups with multiple sequences are implicitly prioritized
        # over sequence groups with a single sequence.
        # TODO(woosuk): Support recomputation for sequence groups with multiple
        # sequences. This may require a more sophisticated CUDA kernel.
        
        # 如果没有指定被抢占的类型
        if preemption_mode is None:
            # 如果这个seq_group在剩余生命周期中并行运行的最大seq数为1
            if seq_group.get_max_num_running_seqs() == 1:
                # 就将抢占类型定位“recompute”
                preemption_mode = PreemptionMode.RECOMPUTE
            # 否则定为swap
            else:
                preemption_mode = PreemptionMode.SWAP
        
        # =======================================================================
        # 如果抢占类型是“RECOMPUTE”
        # 则去除该seq对对应物理块的引用，同时将该seq状态改为running，放入waiting队列最前面
        # （详情参见self._preempt_by_recompute）
        # =======================================================================
        if preemption_mode == PreemptionMode.RECOMPUTE:
            self._preempt_by_recompute(seq_group)
        # =======================================================================
        # 如果抢占类型是“SWAP“
        # 详情参见self._preempt_by_swap）
        # =======================================================================
        elif preemption_mode == PreemptionMode.SWAP:
            self._preempt_by_swap(seq_group, blocks_to_swap_out)
        else:
            raise AssertionError("Invalid preemption mode.")

    def _preempt_by_recompute(
        self,
        seq_group: SequenceGroup,
    ) -> None:
        # 获取这个seq_group下正在running的所有seqs，
        # preemption_mode是RECOMPUTE时需要满足正在running的seqs数量为1
        seqs = seq_group.get_seqs(status=SequenceStatus.RUNNING)
        assert len(seqs) == 1
        
        for seq in seqs:
            # 将这条seq的状态从running改成waiting（后续这条seq就要重计算了）
            seq.status = SequenceStatus.WAITING
            # 释放这条seq对应的物理块
            # 即将对应物理块的引用-1，如果此时引用数量为0，说明对应物理块完全自由了，需要再将其放入自由物理块列表中
            self.free_seq(seq)
            # 因为这条seq需要重计算了，所以将其data对象下_num_computed_tokens设置为0
            seq.reset_state_for_recompute()
        
        # NOTE: For FCFS, we insert the preempted sequence group to the front
        # of the waiting queue.
        # 将被抢占，且未来需要重计算的序列，放到waiting队列的最前面
        self.waiting.appendleft(seq_group)

    def _preempt_by_swap(
        self,
        seq_group: SequenceGroup,
        blocks_to_swap_out: Dict[int, int],
    ) -> None:
        # ======================================================================
        # - 释放该seq_group下所有seq的物理块，并为其分配对应的cpu物理块，
        # - 将seq的状态从running改成swapped
        # ======================================================================
        self._swap_out(seq_group, blocks_to_swap_out)
        # ======================================================================
        # 在scheduler的swapped队列中添加该seq_group
        # ======================================================================
        self.swapped.append(seq_group)
  
      def _swap_out(
        self,
        seq_group: SequenceGroup, # 需要被swap到cpu上的seq_group
        blocks_to_swap_out: Dict[int, int],
    ) -> None:
        # ======================================================================
        # 检查是否可以将当前seq_group对应的物理块swap到cpu上
        # 可以的条件：当前seq_group占用的gpu物理块数量 <= cpu上可用的物理块数量
        # ======================================================================
        if not self.block_manager.can_swap_out(seq_group):
            # FIXME(woosuk): Abort the sequence group instead of aborting the
            # entire engine.
            raise RuntimeError(
                "Aborted due to the lack of CPU swap space. Please increase "
                "the swap space to avoid this error.")
        # ======================================================================
        # 释放该seq_group下所有seq的gpu物理块，并为其创建对应的cpu块
        # mapping：{gpu物理块id：cpu物理块id}
        # ======================================================================
        mapping = self.block_manager.swap_out(seq_group)
        blocks_to_swap_out.update(mapping)
        
        # ======================================================================
        # 修改该seq_group下所有seq的状态：从running改成swapped
        # ======================================================================
        for seq in seq_group.get_seqs(status=SequenceStatus.RUNNING):
            seq.status = SequenceStatus.SWAPPED

额外说明的一点是，一旦你决定执行swap out操作，你就做做好gpu物理块->cpu物理块之间的映射，这样等之后你想swap in时，你才知道去cpu上的哪里把这些物理块找回来。

swap更多的细节也会涉及到blockmanager，所以遗留的细节，我们也放在第三篇中说

4.8 调度器核心代码

有了以上的基础（真是庞大的逻辑），我们现在终于能来看调度器中关于一次调度策略的核心代码了，
大家可以配合4.2流程图阅读
，一切尽在注释中～

    # vllm/core/scheduler.py
    def _schedule(self) -> SchedulerOutputs:
        """
        """
        
        # ==============================================================================
        # blocks_to_swap_in：{cpu物理块id: gpu物理块id}
        # blocks_to_swap_out：{gpu物理块id: cpu物理块id}
        # blocks_to_copy: {旧物理块id：[由旧物理块copy-on-write而来的新物理块id]}
        # ==============================================================================
        blocks_to_swap_in: Dict[int, int] = {}
        blocks_to_swap_out: Dict[int, int] = {}
        blocks_to_copy: Dict[int, List[int]] = {}

        # ==============================================================================
        # Fix the current time.
        # 获取当下时间
        # ==============================================================================
        now = time.time()

        # ==============================================================================
        # Join waiting sequences if possible.
        # 如果swapped队列为空
        # ==============================================================================
        if not self.swapped:
            # ==========================================================================
            # ignored_seq_groups：记录因太长（所需的blocks和总blocks之间的差值超过阈值了），
            # 而无法继续做生成的seq_group，这些seq_group中的seq状态都会被标记为
            # FINISHED_IGNORED，表示直接不处理他们
            # ==========================================================================
            ignored_seq_groups: List[SequenceGroup] = []
            
            # ==========================================================================
            # 记录本次被调度的seq_group
            # ==========================================================================
            scheduled: List[SequenceGroup] = []
            
            # ==========================================================================
            # The total number of sequences on the fly, including the
            # requests in the generation phase.
            # 计算Scheduler running队列中还没有执行完的seq数量
            # ==========================================================================
            num_curr_seqs = sum(seq_group.get_max_num_running_seqs()
                                for seq_group in self.running)
            curr_loras = set(
                seq_group.lora_int_id
                for seq_group in self.running) if self.lora_enabled else None

            # ==========================================================================
            # Optimization: We do not sort the waiting queue since the preempted
            # sequence groups are added to the front and the new sequence groups
            # are added to the back.
            # lora相关的，可以暂时不看
            # ==========================================================================
            leftover_waiting_sequences = deque()
            
            # ==========================================================================
            # 本次调度处理的token总数
            # ==========================================================================
            num_batched_tokens = 0

            # ==========================================================================
            # 开启新一次调度（while循环不结束意味着本次调度不结束，
            # 跳出while循环时意味着本次调度结束了）
            # 开启新一次调度的条件：当waiting队列中有等待处理的请求，且当前时刻可以处理请求
            # ==========================================================================
            while self._passed_delay(now) and self.waiting:
                # =====================================================================
                # 取出waiting队列中的第一个请求，也即最早到达的请求（seq_group）
                # =====================================================================
                seq_group = self.waiting[0]
                
                # =====================================================================
                # 统计该seq_group中s处于waiting的seq的数量
                # =====================================================================
                waiting_seqs = seq_group.get_seqs(
                    status=SequenceStatus.WAITING)
                # =====================================================================
                # 从waiting队列中取出来的seq_group，其seq数量一定是1
                # =====================================================================
                assert len(waiting_seqs) == 1, (
                    "Waiting sequence group should have only one prompt "
                    "sequence.")
                
                # =====================================================================
                # 获取该seq的序列长度（如果该seq_group来自之前被抢占的请求，
                # 那么这个长度不仅包括prompt，
                # 还包括output）
                # =====================================================================                 
                num_prefill_tokens = waiting_seqs[0].get_len()
                
                # =====================================================================
                # 如果从waiting队列中取出的这条seq的长度 > 每次调度能处理的最大序列长度，
                # 那么就打印警告信息，同时把这条seq的状态置为FINISHED_IGNORED，
                # 并将对应seq_group装入ignored_seq_groups中，
                # 然后将其从waiting列表中移除，不再处理
                # =====================================================================
                if num_prefill_tokens > self.prompt_limit:
                    logger.warning(
                        f"Input prompt ({num_prefill_tokens} tokens) is too "
                        f"long and exceeds limit of {self.prompt_limit}")
                    for seq in waiting_seqs:
                        seq.status = SequenceStatus.FINISHED_IGNORED
                    ignored_seq_groups.append(seq_group)
                    self.waiting.popleft()
                    continue
                
                # =====================================================================
                # If the sequence group cannot be allocated, stop.
                # 决定是否能给当前seq_group分配物理块
                # can_allocate返回值可能有三种：
                #       AllocStatus.NEVER：不分配；
                #       AllocStatus.OK：可以分配；
                #       AllocStatus.LATER：延迟分配
                # =====================================================================
                can_allocate = self.block_manager.can_allocate(seq_group)
                # 若是延迟分配，则说明现在没有足够的block空间，所以跳出while循环（不继续对waiting队列中的数据做处理了）
                if can_allocate == AllocStatus.LATER:
                    break
                # 如果不分配，说明seq长得超出了vLLM的处理范围，则后续也不再处理它，直接将该seq状态标记为FINISHED_IGNORED
                elif can_allocate == AllocStatus.NEVER:
                    logger.warning(
                        f"Input prompt ({num_prefill_tokens} tokens) is too "
                        f"long and exceeds the capacity of block_manager")
                    for seq in waiting_seqs:
                        seq.status = SequenceStatus.FINISHED_IGNORED
                    ignored_seq_groups.append(seq_group) # 记录因为太长而无法处理的seq_group
                    self.waiting.popleft() # 将该seq_group从waiting队列中移除
                    continue

                # =====================================================================                 # lora推理相关的部分，可暂时忽略
                # =====================================================================
                lora_int_id = 0
                if self.lora_enabled:
                    lora_int_id = seq_group.lora_int_id
                    if (lora_int_id > 0 and lora_int_id not in curr_loras
                            and len(curr_loras) >= self.lora_config.max_loras):
                        # We don't have a space for another LoRA, so
                        # we ignore this request for now.
                        leftover_waiting_sequences.appendleft(seq_group)
                        self.waiting.popleft()
                        continue

                # =====================================================================
                # If the number of batched tokens exceeds the limit, stop.
                # max_num_batched_tokens：单次调度中最多处理的token数量
                # num_batched_tokens：本次调度中累计处理的token数量
                # 如果后者 > 前者，则结束本次调度
                # =====================================================================
                num_batched_tokens += num_prefill_tokens
                if (num_batched_tokens >
                        self.scheduler_config.max_num_batched_tokens):
                    break

                # =====================================================================
                # The total number of sequences in the RUNNING state should not
                # exceed the maximum number of sequences.
                # num_new_seqs: 当前seq_group中状态为“未执行完”的序列的数量
                # num_curr_seqs：当前调度轮次中，状态为"未执行完“的序列总数
                # 如果超过了我们对单次调度能执行的序列总数的阈值，就结束本次调度
                # =====================================================================
                num_new_seqs = seq_group.get_max_num_running_seqs()
                if (num_curr_seqs + num_new_seqs >
                        self.scheduler_config.max_num_seqs): # 单次迭代中最多处理多少个序列
                    break

                if lora_int_id > 0:
                    curr_loras.add(lora_int_id)
                
                # =====================================================================
                # 走到这一步时，说明当前seq_group已经通过上述种种验证，可以被加入本次调度中执行了
                # 先将其从waiting队列中移出
                # =====================================================================
                self.waiting.popleft()
                
                # =====================================================================
                # 为当前seq_group分配物理块
                # =====================================================================
                self._allocate(seq_group)
                
                # =====================================================================
                # 将当前seq_group放入running队列中
                # =====================================================================
                self.running.append(seq_group)
                
                # =====================================================================
                # 记录本次调度累计处理的序列数量
                # =====================================================================
                num_curr_seqs += num_new_seqs
                
                # =====================================================================
                # 记录本次被调度的seq_group
                # =====================================================================
                scheduled.append(
                    ScheduledSequenceGroup(
                        seq_group=seq_group,
                        token_chunk_size=num_prefill_tokens))
            
            # =====================================================================
            # 和lora相关的操作，暂时忽略
            # =====================================================================
            self.waiting.extendleft(leftover_waiting_sequences)

            # =====================================================================
            # 如果本次有被调度的seq_group（scheduled非空）
            # 或者本次有被设置为不再处理的seq_group(ignored_seq_groups非空)
            # 就将其包装成SchedulerOutputs对象
            # =====================================================================
            if scheduled or ignored_seq_groups:
                self.prev_prompt = True
                scheduler_outputs = SchedulerOutputs(
                    scheduled_seq_groups=scheduled,
                    prompt_run=True,
                    num_batched_tokens=num_batched_tokens,
                    blocks_to_swap_in=blocks_to_swap_in,
                    blocks_to_swap_out=blocks_to_swap_out,
                    blocks_to_copy=blocks_to_copy,
                    ignored_seq_groups=ignored_seq_groups,
                )
                return scheduler_outputs

        # ==============================================================================
        # NOTE(woosuk): Preemption happens only when there is no available slot
        # to keep all the sequence groups in the RUNNING state.
        # In this case, the policy is responsible for deciding which sequence
        # groups to preempt.
        # 如果swap队列非空，且本次没有新的需要被发起推理的seq_group,
        # 则对running队列中的seq_group，
        # 按照 "当前时间-该seq_group到达时间" ，从早到晚排列running队列中的seq_group
        # ==============================================================================
        self.running = self.policy.sort_by_priority(now, self.running)

        # ==============================================================================
        # Reserve new token slots for the running sequence groups.
        # 初始化一个新的running队列（deque（））
        # 初始化一个抢占列表
        # ==============================================================================
        running: Deque[SequenceGroup] = deque()
        preempted: List[SequenceGroup] = []
        
        # ==============================================================================
        # 当running队列非空时
        # ==============================================================================
        while self.running:
            # 取出running队列中最早到来的seq_group
            seq_group = self.running.popleft()
            # =====================================================================
            # 对于running队列中这个最早到来的seq_group，检查对于其中的每一个seq，
            # 是否能至少分配一个物理块给它，如果不能的话
            # （说明要执行抢占操作了，否则马上会没有资源让这个最早到达的seq_group做完推理）：
            # （注意，这里用了while...else，如果while条件正常结束，则进入else内容；
            #  如果被break，则不会执行else）
            # =====================================================================
            while not self.block_manager.can_append_slot(seq_group):
                # =====================================================================
                # 如果从running队列中取出最早达到的seq_group后，running队列还是非空
                # =====================================================================
                if self.running:
                    # ==============================================================
                    # 抢占running队列中最晚到来的seq_group（可怜的被害者）
                    # ==============================================================
                    victim_seq_group = self.running.pop()
                    
                    # ==============================================================
                    # 一个seq_group被抢占后，有2中处理方式：
                    # - 如果该seq_group下只有一个seq，执行【重计算】，
                    #   将其从running队列中移除，并清空它的物理块，
                    #   将其seq的状态从running->waiting，并加入waiting队列。后面将重新计算
                    #
                    # - 如果该seq_group下有多个seq，执行【swap】，
                    #   清空它的gpu物理块，并为这些物理块做好cpu物理块映射，
                    #   这些seq的block_table字典中（{seq_id: block_table}）的block_table
                    #   从gpu物理块改成cpu物理块
                    #   将其seqs状态从running -> swapped，加入swapped队列
                    # ==============================================================
                    self._preempt(victim_seq_group, blocks_to_swap_out)
                    preempted.append(victim_seq_group)
                # ==============================================================
                # 如果除这个最早到来的seq_group外，running队列中再没有别的seq_group了，
                # 且此时又没有足够的空间留给这个最早来的seq_group做推理了，那么只能抢占它
                # ==============================================================
                else:
                    # 那就只能抢占这个最早到达的seq_group了
                    # No other sequence groups can be preempted.
                    # Preempt the current sequence group.
                    self._preempt(seq_group, blocks_to_swap_out)
                    preempted.append(seq_group)
                    break
            # ==============================================================
            # 如果此时有足够的空间给running队列中最早来的seq_group做推理了
            # ==============================================================
            else:
                # ==============================================================
                #  Append new slots to the sequence group.
                # seq_group里的每个seq正常做推理。假设现在每个seq正常生成一个token，我们需要根据每个seq当前
                # 维护的最后一个物理块的情况，决定是否需要分配新的物理块，决定的结果可能如下：
                # - 物理块refcount = 1，且有充足槽位，则无需分配新物理块
                # - 物理块refcount = 1，且无充足槽位，分配新的物理块
                # - 物理块refcount > 1, 采用copy-on-write机制，分配新物理块，对该seq，
                #                      用新物理块替换掉其block_table中维护的最后一个物理块
                #                     （称为旧物理块）。释放旧物理块（令其refcount-1）。
                #                      同时记录下新旧物理块之间的映射，
                #   blocks_to_copy：{旧物理块id：[由旧物理块copy-on-write而来的新物理块id]}
                # ==============================================================
                self._append_slot(seq_group, blocks_to_copy)
                
                # ==============================================================
                # 自定义的running队列中添加这个seq_group
                # ==============================================================
                running.append(seq_group)
        
        # ==============================================================================
        # 最终还能在running队列中运行的seq_group
        # ==============================================================================
        self.running = running

        # ==============================================================================
        # Swap in the sequence groups in the SWAPPED state if possible.
        # 对于swapped队列中的seq_group，按照到达时间从早到晚排序
        # ==============================================================================
        self.swapped = self.policy.sort_by_priority(now, self.swapped)
        
        # ==============================================================================
        # 如果本次调度没有新安排的被抢占的seq_group(即preempted为空)
        # ==============================================================================
        if not preempted:
            # ==============================================================
            # 计算running队列中，所有seq_group下，“到生命周期结束为止最多运行的seq数量”的总和
            # ==============================================================
            num_curr_seqs = sum(seq_group.get_max_num_running_seqs()
                                for seq_group in self.running)
            # ==============================================================
            # lora部分，暂时忽略
            # ==============================================================
            curr_loras = set(
                seq_group.lora_int_id
                for seq_group in self.running) if self.lora_enabled else None

            # ==============================================================
            # lora相关的，可以暂时不看
            # ==============================================================
            leftover_swapped = deque()

            # ==============================================================
            # 当swapped队列非空时
            # ==============================================================
            while self.swapped:
                # ==============================================================
                # 取出swap队列中最早被抢占的seq_group
                # ==============================================================
                seq_group = self.swapped[0]
                # ==============================================================
                # lora相关，暂时不看
                # ==============================================================
                lora_int_id = 0
                if self.lora_enabled:
                    lora_int_id = seq_group.lora_int_id
                    if (lora_int_id > 0 and lora_int_id not in curr_loras
                            and len(curr_loras) >= self.lora_config.max_loras):
                        # We don't have a space for another LoRA, so
                        # we ignore this request for now.
                        leftover_swapped.appendleft(seq_group)
                        self.swapped.popleft()
                        continue

                # ==============================================================
                # If the sequence group cannot be swapped in, stop.
                # 判断一个被swap的seq_group现在是否能重新running起来
                # 【判断条件】：
                # 当前gpu上可用的物理块数量 - 重新跑起这个seq_group需要的物理块数量 
                # >= 水位线物理块数量
                # 其中：
                # 后者 = 在被swap之前它已经使用的物理块数量（去重过了） 
                #       + 若能再次跑起来它至少需要的物理块数量
                #（假设每个seq至少需要1个物理块）
                # ==============================================================
                # 如果不能，则意味着当前没有充足资源处理swap队列中的seq_group，则直接跳出循环
                if not self.block_manager.can_swap_in(seq_group):
                    break

                # ==============================================================
                # The total number of sequences in the RUNNING state should not
                # exceed the maximum number of sequences.
                # 如果对于swap队列中的这个seq_group，当前gpu上有充足资源可以让它重新跑起来的话：
                # ==============================================================
                # 取出这个seq_group在剩余生命周期内将并行运行的最大序列数
                num_new_seqs = seq_group.get_max_num_running_seqs()
                # 如果已超过一次调度中能处理的最大序列数，则不再对该seq_group进行处理
                if (num_curr_seqs + num_new_seqs >
                        self.scheduler_config.max_num_seqs):
                    break
                
                # lora部分暂时不看
                if lora_int_id > 0:
                    curr_loras.add(lora_int_id)
                
                # ==============================================================
                # 走到这一步，说明可以对swapped队列中的这个seq_group做相关处理了，
                # 先把它从队列中移出去
                # ==============================================================
                self.swapped.popleft()
                
                # ==============================================================
                # 将该seq_group下所有cpu块置换回gpu块，
                # 并将其下每个seq的状态从swapped改成running
                # ==============================================================
                self._swap_in(seq_group, blocks_to_swap_in)
                
                # ==============================================================
                # 假设其正常做推理了，假设现在生成了一个token，要如何分配物理块（参见上面注释）
                # ==============================================================
                self._append_slot(seq_group, blocks_to_copy)
                num_curr_seqs += num_new_seqs
                self.running.append(seq_group)

            self.swapped.extendleft(leftover_swapped)

        # ==============================================================================
        # 如果本次调度有新安排的被抢占的seq_group(即preempted不为空)，那就准备将最终的running队列
        # 作为scheduleroutputs返回
        # ==============================================================================
        
        # Each sequence in the generation phase only takes one token slot.
        # Therefore, the number of batched tokens is equal to the number of
        # sequences in the RUNNING state.
        # 由于每个seq一次只生成1个token，因此num_batched_tokens = 状态为running的seq数量
        num_batched_tokens = sum(
            seq_group.num_seqs(status=SequenceStatus.RUNNING)
            for seq_group in self.running)

        # ==============================================================================
        # 构建Schduleroutputs
        # ==============================================================================
        scheduler_outputs = SchedulerOutputs(
            scheduled_seq_groups=[
                ScheduledSequenceGroup(seq_group=running_group,
                                       token_chunk_size=1)
                for running_group in self.running
            ],
            prompt_run=False,
            num_batched_tokens=num_batched_tokens,
            blocks_to_swap_in=blocks_to_swap_in,
            blocks_to_swap_out=blocks_to_swap_out,
            blocks_to_copy=blocks_to_copy,
            ignored_seq_groups=[],
        )
        return scheduler_outputs

五、总结

在本文中，我们：

从vLLM批处理的入口函数开始，介绍了其推理内核LLMEngine的两个重要函数
add_request()
和
step()
在LLMEngine开始处理请求前（实例化阶段），它会先做一次模拟实验，来估计gpu上需要预留多少显存给KV Cache block。
当LLMEngine开始处理请求时(add_request)，它会把每个prompt当成一个请求，同时把它包装成一个SequenceGroup对象。
当LLMEngine开始执行1次调度时（step），调度器策略(Scheduler)会根据实际gpu上KV Cache block的使用情况等要素，来选择要送哪些seq_group去做新一轮推理。注意，在1次推理中，所有seq_group要么一起做prefill，要么一起做decode。

到目前为止，
我们遗留了以下问题
：

vLLM的物理块管理（block manager）的细节
，包括物理块结构，逻辑块-物理块映射，物理块新增与释放，prefix caching等等
step()其余步骤
：调度器只是决定了要送哪些seq_group去做推理，但是“每1个推理阶段结束后，如何根据output更新seq_group，将其送入下一次调度”这块不是调度器的职责，也是本文没涉及到的。

我们将在本系列后续的文章中，对块管理做详细讲解。在这之后，我们会分别以parallel sampling和beam search这两种decode方式为例，把整个流程传一遍，一起来更好理解vLLM背后的运作逻辑。

编辑于 2024-04-15 13:19・IP 属地北京