推荐配置驱动 >=570.26.00 B200/GB200

vLLM Blackwell + CUDA 12.8

高吞吐量 LLM 推理引擎，生产级 Docker 配置

配置摘要

框架

vLLM Blackwell

CUDA 版本

12.8

Python 支持

3.10, 3.11, 3.12

最低驱动

>=570.26.00

说明: NVIDIA Blackwell GPU (B200/GB200) 专用配置

安装命令

pip install --pre torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 && pip install vllm

vLLM Blackwell 特性

NVIDIA Blackwell (B200/GB200) 架构支持
FP4 精度实现最大吞吐量
CUDA 12.8 优化
新一代 Tensor Core 利用
增强的 NVLink 多 GPU 支持

性能: 相比 Hopper 架构性能提升 2-3 倍

需要 B200 或 GB200 GPU，驱动版本 570+

最佳用途

适用场景

前沿推理部署
在最新 NVIDIA 硬件上追求最高性能
大模型服务 (70B+) 配合 FP4 量化
企业级 AI 基础设施

CUDA 12.8 优势

NVIDIA Blackwell GPU (B200, GB200)
最新 CUDA 特性
最大化推理性能

限制: 仅限最新 GPU 架构

生成 Dockerfile

配置选项

部署目标

本地 GPU 或 CPU 环境

框架

版本

CUDA 版本

NVIDIA Blackwell GPU (B200/GB200) 专用配置

Python 版本

需要 NVIDIA 驱动版本 >=570.26.00

Dockerfile

1# syntax=docker/dockerfile:1
2# ^ Required for BuildKit cache mounts and advanced features
3 
4# Generated by DockerFit (https://tools.eastondev.com/docker)
5# VLLM blackwell + CUDA 12.8 | Python 3.11
6# Multi-stage build for optimized image size
7 
8# ==============================================================================
9# Stage 1: Builder - Install dependencies and compile
10# ==============================================================================
11FROM nvidia/cuda:12.8.0-cudnn-devel-ubuntu24.04 AS builder
12 
13# Build arguments
14ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
15 
16# Environment variables
17ENV PYTHONUNBUFFERED=1
18ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
19ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0;8.6;8.9;9.0;10.0"
20 
21# Install Python 3.11 from deadsnakes PPA (Ubuntu 24.04)
22RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
23    software-properties-common \
24    && add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa \
25    && apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
26    python3.11 \
27    python3.11-venv \
28    python3.11-dev \
29    build-essential \
30    git \
31    ninja-build
32    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
33 
34# Create virtual environment
35ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
36RUN python3.11 -m venv $VIRTUAL_ENV
37ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
38 
39# Upgrade pip
40RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
41 
42# Install vLLM with BuildKit cache
43# Pre-install packaging for potential source builds
44RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
45    pip install packaging && \
46    pip install --pre torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 && pip install vllm
47 
48# Install project dependencies
49COPY requirements.txt .
50RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
51    pip install -r requirements.txt
52 
53# ==============================================================================
54# Stage 2: Runtime - Minimal production image
55# ==============================================================================
56FROM nvidia/cuda:12.8.0-cudnn-runtime-ubuntu24.04 AS runtime
57 
58# Labels
59LABEL maintainer="Generated by DockerFit"
60LABEL version="blackwell"
61LABEL description="VLLM blackwell + CUDA 12.8"
62 
63# Environment variables
64ENV PYTHONUNBUFFERED=1
65ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
66ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
67ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
68 
69# Install Python 3.11 runtime from deadsnakes PPA (Ubuntu 24.04)
70RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
71    software-properties-common \
72    && add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa \
73    && apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
74    python3.11 \
75    libgomp1 \
76    ninja-build
77    && apt-get remove -y software-properties-common \
78    && apt-get autoremove -y \
79    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
80 
81# Create non-root user for security
82ARG USERNAME=appuser
83ARG USER_UID=1000
84ARG USER_GID=$USER_UID
85RUN groupadd --gid $USER_GID $USERNAME \
86    && useradd --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USERNAME
87 
88# Copy virtual environment from builder
89COPY --from=builder --chown=$USERNAME:$USERNAME /opt/venv /opt/venv
90ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
91ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
92 
93# Set working directory
94WORKDIR /app
95 
96# Copy application code
97COPY --chown=$USERNAME:$USERNAME . .
98 
99# Switch to non-root user
100USER $USERNAME
101 
102# Expose port
103EXPOSE 8000
104 
105# Default command
106CMD ["python", "main.py"]

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常见问题

vLLM 需要多少 GPU 显存?

GPU 显存需求取决于模型大小:

• 7B 模型: 16GB+ (T4, A10G)
• 13B 模型: 24GB+ (L4, A10G)
• 70B 模型: 80GB+ (A100, H100)

vLLM 支持张量并行，可用于多 GPU 部署。

如何使用 vLLM 提供模型服务?

启动兼容 OpenAI API 的 vLLM 服务:


python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct --port 8000

该服务提供与 OpenAI API 兼容的接口。

Blackwell 配置是什么?

Blackwell 配置针对 NVIDIA 最新的 B200 和 GB200 GPU 优化:

• 需要 CUDA 12.8+
• 使用 PyTorch nightly 构建
• 支持 FP4 精度以获得最大吞吐量