量子位
·
DeepSeek研究员1200行代码复刻vLLM，H800硬件实测性能反超原版
💡
原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
DeepSeek研究员俞星凯用不到1200行代码复刻了vLLM，命名为Nano-vLLM，具备快速离线推理和良好的可读性。在H800硬件上，Nano-vLLM的性能超越原版，展现出高效性和简洁性。
🎯
关键要点
- DeepSeek研究员俞星凯用不到1200行代码复刻了vLLM，命名为Nano-vLLM。
- Nano-vLLM具备快速离线推理和良好的可读性。
- 在H800硬件上，Nano-vLLM的性能超越原版vLLM。
- Nano-vLLM的代码库基于不到1200行Python代码，简洁干净。
- Nano-vLLM包含前缀缓存、Torch compilation、CUDA graph等优化套件。
- 在RTX 4070硬件上，vLLM略微领先于Nano-vLLM。
- 在H800硬件上，Nano-vLLM的吞吐量达到6731.42 tokens/s，超越vLLM的5916.89 tokens/s。
- vLLM是一个高性能框架，专为LLM推理与部署优化。
- vLLM采用PagedAttention算法，有效管理KV缓存，减少内存浪费。
- vLLM在吞吐量上比FasterTransformer和Orca等系统提升2-4倍。
- vLLM支持多种模型和解码算法，兼容多种硬件平台。
- DeepSeek的Nano-vLLM在性能上与vLLM相媲美，但代码量大幅减少。
❓
延伸问答
Nano-vLLM的主要特点是什么？
Nano-vLLM具备快速离线推理、良好的可读性和包含前缀缓存、Torch compilation、CUDA graph等优化套件。
Nano-vLLM在H800硬件上的性能如何？
在H800硬件上，Nano-vLLM的吞吐量达到6731.42 tokens/s，超越了vLLM的5916.89 tokens/s。
Nano-vLLM与vLLM的代码量相比如何？
Nano-vLLM的代码库基于不到1200行Python代码，而vLLM的引擎由8500行Python代码和2000行C++/CUDA代码构成。
vLLM的PagedAttention算法有什么优势？
PagedAttention算法允许将KV缓存存储在非连续内存空间中，有效管理内存，减少碎片化，提升吞吐量。
Nano-vLLM的开发者是谁？
Nano-vLLM的开发者是DeepSeek研究员俞星凯。
vLLM的主要应用场景是什么？
vLLM主要用于LLM推理与部署，支持多种模型和解码算法，兼容多种硬件平台。
➡️
