DeepSeek研究员1200行代码惊艳复刻vLLM，H800硬件实测性能超越

在人工智能领域，技术的每一次突破都令人振奋。最近，DeepSeek研究员俞星凯凭借不到1200行代码，成功复刻了高性能框架vLLM，这一开源项目Nano-vLLM（纳米级-vLLM）迅速引起了业界的广泛关注。

Nano-vLLM项目具有三大显著特点：快速离线推理、可读性强的代码库以及优化套件。在快速离线推理方面，Nano-vLLM的推理速度可与原版vLLM相媲美，展现了其高效性能。代码库基于不到1200行Python代码实现，简洁干净，易于理解和维护。优化套件则包含了前缀缓存、Torch compilation、CUDA graph等先进技术，进一步提升了框架的性能。

为了验证Nano-vLLM的性能，研究团队在不同硬件和模型配置下进行了基准测试。在RTX 4070硬件、Qwen3-0.6B模型环境中，设置了256个序列的总请求数，输入和输出长度均在100-1024个token间随机采样。测试结果显示，vLLM略微领先，但Nano-vLLM的耗时和吞吐量表现也相当出色。而在H800硬件、Qwen3-8B模型环境中，总请求数为1024个序列，输入输出长度同样随机采样时，Nano-vLLM甚至反超了原版vLLM，展现了其在更复杂环境下的优越性能。

这一成果的背后，是DeepSeek研究员俞星凯的深厚技术功底和不懈努力。他2021年获得南京大学计算机科学与技术系学士学位，同年又被南京大学免试录取为硕士研究生，在校期间同时也是由周志华教授领导的LAMDA团队的成员。这样的学术背景和团队支持，为他的研究提供了坚实的基础。

那么，vLLM究竟是什么呢？vLLM是一款专为LLM推理与部署优化的高性能框架，最初由加州大学伯克利分校的Sky Computing Lab开发，现已发展成为一个汇聚学界与业界贡献的社区驱动项目。其核心技术灵感源自操作系统虚拟内存分页机制，通过PagedAttention算法有效解决了LLM服务系统因连续内存存储KV缓存导致的内部/外部碎片化严重问题，实现了KV缓存内存近乎零浪费，请求内及请求间KV缓存的灵活共享进一步降低了内存使用。

vLLM的灵活性和易用性也是其备受青睐的原因之一。它与流行的Hugging Face模型无缝集成，支持各种解码算法实现高吞吐量服务，支持张量并行和pipeline并行以实现分布式推理，还支持流式输出和兼容OpenAI的API服务器。此外，vLLM还支持多种硬件平台，包括NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU以及AWS Neuron，展现了其广泛的适用性。

值得一提的是，在实现层面，vLLM前端基于FastAPI，后端是基于GPU的推理引擎。而DeepSeek研究员仅用不到1200行代码就实现了轻量级vLLM，性能和原版相媲美，这无疑是对其技术实力的高度认可。

随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，未来会有更多像Nano-vLLM这样的优秀项目涌现，推动AI领域不断向前发展。