Neutree · 2026-02-01

深入理解LLM推理引擎：Nano-vLLM架构解析

摘要

本文通过分析Nano-vLLM这一仅1200行代码的精简实现，揭示了vLLM等生产级LLM推理引擎的核心设计原理。文章重点讲解了从提示词到生成Token的完整流程，包括生产者-消费者调度模式、批处理的吞吐-延迟权衡、Prefill与Decode两阶段处理，以及基于Block的KV缓存管理机制。

内容框架与概述

文章以Nano-vLLM为切入点，这是DeepSeek贡献者开发的精简推理引擎，虽仅千余行代码却实现了前缀缓存、张量并行等生产级特性，性能可媲美完整vLLM实现。

核心架构采用生产者-消费者模式：请求通过Tokenizer转化为Sequence后进入调度器队列，由独立的step循环批量拉取处理。批处理机制通过分摊GPU固定开销提升吞吐量，但需在吞吐与延迟间权衡。LLM推理分为Prefill（并行处理输入Token构建状态）和Decode（逐Token生成输出）两个特性迥异的阶段。

调度器维护Waiting和Running双队列，配合Block Manager管理KV缓存资源。Block Manager将变长序列划分为固定大小的块，通过哈希实现前缀缓存复用，并采用控制平面与数据平面分离的设计。Model Runner负责实际GPU执行，支持多GPU张量并行，采用Leader-Worker模式通过共享内存协调计算。