vLLM 显存泄漏与 OOM 深度排查：从日志到火焰图

系列导读

你现在看到的是《vLLM 高吞吐推理服务实战：从入门到生产级部署》的第8/10篇，当前这篇会重点解决：像外科医生一样解剖 vLLM 的显存问题，让读者掌握从日志到火焰图的完整排查技能。

上一篇回顾：第 7 篇《vLLM 生产化部署：负载均衡、监控与高可用架构》主要聚焦 从“能跑”到“稳跑”，提供一套可直接复用的生产级部署方案，涵盖 LB、监控、自愈三要素。 下一篇预告：第 9 篇《vLLM 量化推理实战：GPTQ、AWQ 与 FP8 的选择与调优》会继续展开 用实测数据打破量化“无脑选”的误区，给出基于具体硬件和场景的量化选型决策树。

全系列安排

1. vLLM 初探：为什么它是大模型推理的“加速引擎”？
2. vLLM 安装与模型加载避坑指南：从 pip 到 Docker
3. vLLM API 深度解析：兼容 OpenAI 的推理接口
4. vLLM 离线批量推理：高效处理大规模文本任务
5. vLLM 高吞吐优化实战：连续批处理与显存管理调优
6. vLLM 多 GPU 与分布式推理：从单卡到多节点
7. vLLM 生产化部署：负载均衡、监控与高可用架构
8. vLLM 显存泄漏与 OOM 深度排查：从日志到火焰图（本文）
9. vLLM 量化推理实战：GPTQ、AWQ 与 FP8 的选择与调优
10. vLLM 实战总结：架构演进、常见陷阱与未来展望

导语：告别“玄学”OOM，做显存问题的“外科医生”

各位 vLLM 的实践者，欢迎回到本系列。在上一篇