vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出

vLLM 刚刚推出了批量不变推理功能，解决了大模型推理中的一个关键问题：相同输入在不同批量大小下产生不同结果。

这个问题在实际应用中很常见。同一个模型，单独处理一个请求和批量处理多个请求时，输出概率可能存在细微差异。对于需要严格一致性的生产环境来说，这种不确定性会带来严重问题，会影响模型的可重现性和调试难度。

现在只需要设置 VLLM_BATCH_INVARIANT=1，就能保证无论批量大小如何，输出完全一致。

技术实现主要包括三部分：

自定义算子：基于 Triton 构建，添加 RMS norm 实现来修复兼容性问题。

执行重写：通过 torch.library.Library 重写 PyTorch 执行流程，但遇到一个坑点——批量矩阵乘法会被静默丢弃，需要额外 patch。

后端调整：固定 Triton tile 大小，Top-K 设为排序模式，升级 FlashInfer 到 4.0 RC 版本。

测试标准很严格，他们要求不同批量大小下的 logprobs 完全相同，没有容错。

这个功能解决了生产环境中的实际痛点。虽然可能有性能开销，但换来了结果的确定性，让调试和测试变得更可靠。