DeepSeek复刻vLLM反超原版：AI推理新标杆 | AIGC.bar AI资讯

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vLLM：大模型推理的加速引擎与挑战

vLLM（Variational LLM）是由加州大学伯克利分校Sky Computing Lab开发的一款专为LLM推理与部署优化的高性能框架，目前已成为一个汇聚学界与业界贡献的社区驱动项目，在GitHub上拥有数万星标，是LLM推理领域事实上的标准之一。

vLLM的核心创新在于其PagedAttention算法。传统LLM服务系统在处理KV缓存时，常因采用连续内存存储而导致严重的内存碎片化问题，限制了批处理规模和内存利用效率。PagedAttention借鉴了操作系统中虚拟内存分页的思想，允许将连续的键（key）和值（value）对存储在非连续的内存空间中。通过将KV缓存划分为固定大小的块（Block），并利用块表动态映射逻辑块与物理块地址，PagedAttention极大地提高了内存管理的灵活性和效率，实现了KV缓存内存近乎零浪费，并支持请求内及请求间的KV缓存共享。

凭借PagedAttention等优化，vLLM能够显著提升LLM的吞吐量（通常是2-4倍的提升），尤其在处理长序列、大模型和复杂解码算法（如并行采样、波束搜索）时优势更为明显。vLLM支持与Hugging Face模型无缝集成，支持分布式推理、流式输出，并兼容多种硬件平台。然而，原版vLLM的实现相对复杂，其引擎部分由约8500行Python代码和2000行C++/CUDA代码构成，这对于初学者或希望快速定制优化的开发者而言，存在一定的学习和修改门槛。

Nano-vLLM：极致简洁与高效并存的复刻奇迹

正是在这样的背景下，DeepSeek研究员俞星凯（南京大学LAMDA团队成员）开源了Nano-vLLM项目。其目标是实现一个最小化且完全可读的vLLM版本，核心代码量不足1200行Python。Nano-vLLM主要具备三大特点：

快速离线推理：其推理速度能够与原版vLLM相媲美，在特定场景下甚至超越。

可读性强的代码库：极其精简的代码使得理解和修改变得更加容易，降低了学习和二次开发的门槛。

优化套件：集成了前缀缓存（Prefix Caching）、Torch Compilation（torch.compile）以及CUDA Graph等关键优化技术，确保了高性能表现。

这一项目的出现，无疑为人工智能社区提供了一个轻量级但功能强大的LLM推理解决方案。对于希望深入理解vLLM核心机制或进行快速原型验证的研究者和工程师来说，Nano-vLLM提供了一个绝佳的起点。

性能对决：Nano-vLLM与vLLM实测数据解读

Nano-vLLM的性能表现是其最受关注的焦点之一。根据项目公布的基准测试数据：

在一组测试中，研究人员使用了RTX 4070硬件和Qwen3-0.6B模型，总请求数为256个序列，输入输出长度在100-1024个token间随机采样。结果显示，vLLM略微领先：vLLM耗时98.95秒，吞吐量为1353.86 tokens/s；而Nano-vLLM耗时101.90秒，吞吐量为1314.65 tokens/s。两者差距非常小。

然而，在更高端的H800硬件和更大的Qwen3-8B模型环境中，总请求数增加到1024个序列，输入输出长度同样随机采样。此时，Nano-vLLM展现出了惊人的性能，成功反超原版vLLM框架：vLLM耗时98.67秒，吞吐量为5916.89 tokens/s；而Nano-vLLM仅耗时86.73秒，吞吐量高达6731.42 tokens/s。

这一结果表明，Nano-vLLM通过精心的代码设计和优化，能够在特定配置下实现比原版更优的性能。简洁的代码可能意味着更少的调度开销或更易于编译器优化，尤其是在结合了Torch Compilation和CUDA Graph等现代优化技术后，其潜力得到了充分释放。这对于追求极致性能的AI变现应用场景具有重要参考价值。

Nano-vLLM的深远影响：推动AI推理技术革新

Nano-vLLM的成功不仅仅在于其性能本身，更在于它所传递的理念和价值：

精简设计的力量：它证明了即使是复杂的系统，也可以通过高度凝练和优化的设计，用更少的代码实现强大的功能和卓越的性能。这对于整个软件工程领域，尤其是快速迭代的AI领域，具有重要的借鉴意义。

降低学习和创新门槛：一个仅有1200行代码的vLLM复刻版本，极大地降低了开发者理解、学习和贡献高性能LLM推理技术的门槛。这将激发更多人参与到相关技术的研发和优化中。

开源精神的体现：Nano-vLLM的开源，是AI社区开源精神的又一次生动体现。通过开放源代码，促进知识共享和技术进步，最终惠及整个人工智能生态。

促进推理优化探索：Nano-vLLM的出现可能会激励更多研究者探索不同硬件平台、不同模型结构下的极致优化方案，进一步推动LLM推理技术的边界。

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结论：精简与高效的完美结合，展望AI推理新未来

DeepSeek研究员俞星凯的Nano-vLLM项目，以其惊人的代码简洁度和在特定场景下超越原版vLLM的性能，为AI推理领域注入了新的活力。它不仅是一个优秀的技术实现，更是一次关于“少即是多”哲学的成功实践。Nano-vLLM的出现，无疑将推动LLM推理框架向着更易读、更易用、更高效的方向发展。

未来，我们期待看到更多类似Nano-vLLM的创新项目涌现，通过开源协作和持续优化，共同解决大模型部署和应用中的挑战，加速人工智能技术的普及和发展。如果您对最新的AI新闻和技术突破感兴趣，不妨访问 AIGC.bar，获取每日更新的AI资讯。