前言

我一直都喜欢通过代码学习各种技术，特别是各种从零开始实现 XX 的。为了学习大模型推理引擎的技术，我找到了 DeepSeek 研究员俞星凯仅用不到1200行代码实现的 nano-vllm。我会把我的学习过程记录下来，方便大家参考。

要学习这么大一个技术的课题，需要从什么地方下手呢？下面是我学习计划：

1. 构建 Transformer 模型: 我们首先要有一个“能运行”的模型。这部分将专注于用 Python 和 PyTorch 实现构成大语言模型（以 Qwen3 为例）的核心模块。

2. 实现朴素推理: 有了模型，我们将实现一个最基础的推理流程，支持单个请求的文本生成，并深入理解其中最重要的 KV Cache 机制。

3. 构建高性能推理引擎: 这是 vLLM 的精髓。我们将引入 vLLM 的核心思想，如 PagedAttention、请求调度、内存管理等，将我们的朴素实现改造成一个支持高吞吐、低延迟的现代化推理引擎。

本文作为开篇，先从第一部分网络结构开始，用 Qwen3 作为例子，对每个组件进行深入的学习。

Qwen3 网络结构分析

Qwen3ForCausalLM 是一个因果语言模型，其主要组成部分包括：

1. Qwen3Model: 主要的模型结构

2. ParallelLMHead: 语言模型头，用于生成最终的输出logits

Qwen3Model 进一步包含：

• VocabParallelEmbedding: 词嵌入层

• 多个Qwen3DecoderLayer: 解码器层

• RMSNorm: 最终的层归一化

每个 Qwen3DecoderLayer 包含：

• Qwen3Attention: 自注意力机制

• Qwen3MLP: 前馈神经网络

• 两个RMSNorm: 分别用于注意力前后的层归一化

我们从 Qwen3Model 模型中第一个组件：VocabParallelEmbedding 开始。

什么是 Embedding？

在自然语言处理（NLP）和机器学习中，Embedding 是一种将离散的类别变量（例如词汇表中的单词）转换为连续的、低维度的向量表示的技术。计算机无法直接理解“猫”或“狗”这样的文本，它们需要数字化的输入。Embedding 就是将每个单词映射到一个由实数组成的向量。

它的核心作用是捕捉词与词之间的语义关系。 在一个训练良好的模型中，意思相近的词，其对应的 Embedding 向量在向量空间中的距离也更近。

举个例子：

假设我们有一个小词汇表：{“国王”, “女王”, “男人”, “女人”}。

一个简单的 Embedding 层可能会学习到如下的二维向量表示：

• 国王 (King):[0.85, 0.1]

• 女王 (Queen):[0.8, 0.2]

• 男人 (Man):[0.85, -0.9]

• 女人 (Woman):[0.8, -0.8]

在这个向量空间中，我们可以发现一些有趣的关系：

1. “国王”和“女王”的向量很相似，因为它们都代表皇室成员。

2. “男人”和“女人”的向量也很相似。

3. 我们甚至可以进行向量运算，比如 (国王 - 男人) + 女人 的结果会非常接近 女王 的向量。这表明 Embedding 捕捉到了“性别”和“皇室”这两个维度的语义信息。

通过这种方式，Embedding 让模型能够理解和利用单词之间的复杂关系，而不仅仅是把它们当作独立的符号。

VocabParallelEmbedding 运行机制详解

72B 以上的模型一般都需要在多卡的机器上面才能运行，有点像以前大数据框架一样，需要类似 MapReduce 的机制来分布式进行一次神经网络的前向推理。

VocabParallelEmbedding 相比单机版本的 nn.Embedding，核心思想是将整个词汇表（Vocabulary）切分成若干部分，每个设备只负责其中的一部分。当需要查找词嵌入时，每个设备独立计算自己负责的词，然后通过一个集合通信操作（All-Reduce）将所有设备的结果聚合起来，得到最终的完整嵌入。

下面，我们将通过一个具体的模拟示例，来逐步拆解其内部的运行过程。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 词汇表定义
VOCAB = [
    "a", "big", "cat", "sits", "on", "the",   # 这 6 个词属于 Rank 0
    "mat", "and", "a", "small", "dog", "plays"# 这 6 个词属于 Rank 1
]
# 注意：为了演示方便，"a" 在词汇表里出现了两次，分别在两个分片中。
# 在真实场景中，词汇表中的词是唯一的。

word_to_id = {word: i for i, word in enumerate(VOCAB)}
id_to_word = {i: word for i, word in enumerate(VOCAB)}

# VocabParallelEmbedding 类保持不变，它只处理数字ID
class VocabParallelEmbedding(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        num_embeddings: int,
        embedding_dim: int,
        tp_rank: int,
        tp_size: int,
    ):
        super().__init__()
        self.tp_rank = tp_rank
        self.tp_size = tp_size
        assert num_embeddings % self.tp_size == 0
        self.num_embeddings = num_embeddings
        self.num_embeddings_per_partition = self.num_embeddings // self.tp_size
        self.vocab_start_idx = self.num_embeddings_per_partition * self.tp_rank
        self.vocab_end_idx = self.vocab_start_idx + self.num_embeddings_per_partition
        self.weight = nn.Parameter(torch.empty(self.num_embeddings_per_partition, embedding_dim))

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        mask = (x >= self.vocab_start_idx) & (x < self.vocab_end_idx)
        print(f"\n[步骤 1: 生成的掩码 (Mask)]")
        print(mask)

        local_x = (x - self.vocab_start_idx) * mask
        print(f"\n[步骤 2: 转换后的本地索引]")
        print(local_x)

        y = F.embedding(local_x, self.weight)
        print(f"\n[步骤 3: 本地 Embedding 查找结果]")
        print(y)
        
        y = y * mask.unsqueeze(-1)
        print(f"\n[步骤 4: 清零后的输出 (准备 All-Reduce)]")
        print(y)
        
        return y

# --- 模拟环境设置 ---
VOCAB_SIZE = len(VOCAB)
EMBEDDING_DIM = 4
TP_SIZE = 2

# 输入从ID改为文字
text_input = ["cat", "dog"]
input_ids = torch.tensor([[word_to_id[word] for word in text_input]], dtype=torch.long)


print("="*60)
print(f"模拟开始: TP_SIZE={TP_SIZE}, VOCAB_SIZE={VOCAB_SIZE}")
print(f"词汇表: {VOCAB}")
print(f"输入文字: {text_input}")
print(f"转换后的输入 Token IDs: {input_ids.flatten().tolist()}")
print("="*60)

# --- 手动模拟每个 Rank 的执行过程 ---
partial_outputs = []
all_embeddings_for_verification = []

for tp_rank in range(TP_SIZE):
    print(f"\n{'#'*20} 模拟 Rank {tp_rank} 的计算过程 {'#'*20}")
    
    embedding_layer = VocabParallelEmbedding(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM, tp_rank, TP_SIZE)
    partition_size = VOCAB_SIZE // TP_SIZE
    
    # 打印当前GPU负责的词汇
    start_idx = embedding_layer.vocab_start_idx
    end_idx = embedding_layer.vocab_end_idx
    vocab_slice = [f"'{id_to_word[i]}':{i}"for i in range(start_idx, end_idx)]
    print(f"\nRank {tp_rank} 负责的词汇 (及其全局ID): \n{vocab_slice}")
    
    # 设置权重
    weights_data = torch.arange(
        start_idx, end_idx, dtype=torch.float32
    ).unsqueeze(1) * 10.0 + torch.arange(EMBEDDING_DIM, dtype=torch.float32)
    
    with torch.no_grad():
        embedding_layer.weight.copy_(weights_data)
        all_embeddings_for_verification.append(weights_data)

    print(f"\nRank {tp_rank} 的权重分片:")
    print(embedding_layer.weight)

    partial_y = embedding_layer(input_ids)
    partial_outputs.append(partial_y)

# --- 模拟 All-Reduce 操作 ---
print(f"\n\n{'='*25} 模拟 All-Reduce 聚合 {'='*25}")
for i, p_out in enumerate(partial_outputs):
    print(f"\n来自 Rank {i} 的贡献:")
    print(p_out)

final_output = torch.stack(partial_outputs).sum(dim=0)
print(f"\n聚合后的最终结果:")
print(final_output)

# --- 验证结果 ---
print(f"\n\n{'='*28} 验证结果 {'='*28}")
full_weight_matrix = torch.cat(all_embeddings_for_verification, dim=0)
print(f"\n完整权重矩阵 (每一行代表一个单词的向量):")
print(full_weight_matrix)

standard_embedding_layer = nn.Embedding(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM)
with torch.no_grad():
    standard_embedding_layer.weight.copy_(full_weight_matrix)
standard_output = standard_embedding_layer(input_ids)
print(f"\n标准 nn.Embedding 计算结果:")
print(standard_output)

# 更加直观地对比单个词的结果
word_to_check = "cat"
word_id = word_to_id[word_to_check]
word_index_in_batch = text_input.index(word_to_check)

print(f"\n--- 单独验证单词 '{word_to_check}' (ID: {word_id}) 的向量 ---")
print(f"并行计算得到的向量:\n{final_output[0, word_index_in_batch]}")
print(f"标准计算得到的向量:\n{standard_output[0, word_index_in_batch]}")

are_equal = torch.allclose(final_output, standard_output)
print(f"\n并行计算结果与标准计算结果是否一致: {are_equal}")

执行结果的图示如下：

模拟环境设置

首先，我们定义一个拥有 12 个单词的词汇表，并设置一个由两个词（"cat", "dog"）组成的输入句子。我们将模拟一个双卡并行的环境（TP_SIZE=2），其中 Rank 0（GPU 0） 和 Rank 1 （GPU 1）各负责词汇表的一半。

• 输入: ["cat", "dog"]

• 转换后的 Token IDs: [2, 10]

• Rank 0 负责的词汇 ID: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

• Rank 1 负责的词汇 ID: [6, 7, 8, 9, 10, 11]

Rank 0 计算过程详解

Rank 0 负责词汇表的前半部分。对于输入 [2, 10]，它将进行如下计算：

步骤 1: 生成掩码 (Mask)
此步骤判断输入 Token 中，哪些是属于当前 Rank 的。

代码:

解释:
输入 x 是 [2, 10]。Rank 0 负责的 ID 范围是 [0, 6)。因此，2 在范围内（True），而 10 不在范围内（False）。

输出结果:

[步骤 1: 生成的掩码 (Mask)]
tensor([[ True, False]])

步骤 2: 转换后的本地索引
将全局 Token ID 转换为当前设备权重矩阵的本地索引。

代码:

解释:
对于在范围内的 Token 2，本地索引为 2 - 0 = 2。对于不在范围内的 Token 10，掩码为 False，因此其本地索引被置为 0，以避免访问越界。

输出结果:

[步骤 2: 转换后的本地索引]
tensor([[2, 0]])

步骤 3: 本地 Embedding 查找
使用本地索引在当前 Rank 的权重分片中查找嵌入向量。

代码:

解释:
根据本地索引 [2, 0]，在 Rank 0 的权重矩阵中查找第 2 行和第 0 行的向量。此时，我们得到了 "cat" 的正确向量和 "a" （ID 为 0）的向量（因为 "dog" 的 ID 被临时置为了 0）。这一步很重要，如果不置 0 将“dog”映射到 0 的位置，访问 10 这个索引对应的向量就会出现越界访问报错，因为 10 对应的向量并不在 Rank 0 上面。

输出结果:

[步骤 3: 本地 Embedding 查找结果]
tensor([[[20., 21., 22., 23.],
         [ 0.,  1.,  2.,  3.]]], grad_fn=)

步骤 4: 清零无关输出
利用步骤 1 的掩码，将不属于当前 Rank 的 Token 的输出向量清零。

代码:

解释:
这是关键一步。我们将上一步的结果与掩码 [[True], [False]] 相乘。这使得 "cat" 的向量被保留，而 "dog"（被错误地查找为 "a"）的向量被清零。这样就确保了 Rank 0 只贡献它所负责的 "cat" 的嵌入。

输出结果:

[步骤 4: 清零后的输出 (准备 All-Reduce)]
tensor([[[20., 21., 22., 23.],
         [ 0.,  0.,  0.,  0.]]], grad_fn=)

Rank 1 计算过程详解

Rank 1 的计算流程与 Rank 0 完全相同，但它负责词汇表的后半部分（ID 范围 [6, 12)）。

• 步骤 1 (Mask): 对于输入 [2, 10]，Token 2 不在范围（False），Token 10 在范围（True）。输出为 tensor([[False, True]])。

• 步骤 2 (Local Index): Token 2 的本地索引被置为 0。Token 10 的本地索引为 10 - 6 = 4。输出为 tensor([[0, 4]])。

• 步骤 3 (Local Embedding): 在 Rank 1 的权重中查找本地索引 [0, 4] 对应的向量。

• 步骤 4 (Zeroing): 将属于 Token 2 的向量清零，只保留属于 Token 10（"dog"）的向量。

Rank 1 最终准备 All-Reduce 的输出:

tensor([[[  0.,   0.,   0.,   0.],
         [100., 101., 102., 103.]]], grad_fn=)

模拟 All-Reduce 聚合

在所有 Rank 完成本地计算后，需要将它们的结果聚合起来。All-Reduce 操作会将所有 Rank 的输出张量按元素相加。

代码:

解释:
我们将 Rank 0 和 Rank 1 的输出相加：
Rank 0 的贡献: [[[20., 21., 22., 23.], [0., 0., 0., 0.]]]
Rank 1 的贡献: [[[0., 0., 0., 0.], [100., 101., 102., 103.]]]
相加后，"cat" 和 "dog" 的向量被正确地放置在了最终结果中。

输出结果:

聚合后的最终结果:
tensor([[[ 20.,  21.,  22.,  23.],
         [100., 101., 102., 103.]]], grad_fn=)

结果验证

最后，我们将并行计算的结果与标准的、非并行的 nn.Embedding 层计算的结果进行比较。结果完全一致，证明了 VocabParallelEmbedding 实现的正确性。

标准nn.Embedding计算结果:

tensor([[[ 20.,  21.,  22.,  23.],
         [100., 101., 102., 103.]]], grad_fn=)

最终验证:

并行计算结果与标准计算结果是否一致: True

通过这个分步解析，我们可以清晰地看到 VocabParallelEmbedding 如何通过“分而治之”与“合作汇总”的思想，高效地完成了分布式词嵌入的计算。

nano-vllm 源码分析

在看完前面的演示代码之后，我们回到 nano-vllm 的代码加深理解。

class VocabParallelEmbedding(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        num_embeddings: int,
        embedding_dim: int,
    ):
        super().__init__()
        self.tp_rank = dist.get_rank()
        self.tp_size = dist.get_world_size()
        assert num_embeddings % self.tp_size == 0
        self.num_embeddings = num_embeddings
        self.num_embeddings_per_partition = self.num_embeddings // self.tp_size
        self.vocab_start_idx = self.num_embeddings_per_partition * self.tp_rank
        self.vocab_end_idx = self.vocab_start_idx + self.num_embeddings_per_partition
        self.weight = nn.Parameter(torch.empty(self.num_embeddings_per_partition, embedding_dim))
        self.weight.weight_loader = self.weight_loader

    def weight_loader(self, param: nn.Parameter, loaded_weight: torch.Tensor):
        param_data = param.data
        shard_size = param_data.size(0)
        start_idx = self.tp_rank * shard_size
        loaded_weight = loaded_weight.narrow(0, start_idx, shard_size)
        assert param_data.size() == loaded_weight.size()
        param_data.copy_(loaded_weight)

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        if self.tp_size > 1:
            mask = (x >= self.vocab_start_idx) & (x < self.vocab_end_idx)
            x = mask * (x - self.vocab_start_idx)
        y = F.embedding(x, self.weight)
        if self.tp_size > 1:
            y = mask.unsqueeze(1) * y
            dist.all_reduce(y)
        return y

下面我们分步解析：

1. __init__ (初始化)：分区的准备工作

这部分代码负责“分而治之”的准备工作，即确定每个 GPU（或进程，由 rank 标识）负责词汇表的哪一部分。

# 获取当前进程的排名(rank)和总进程数(world_size)
self.tp_rank = dist.get_rank()
self.tp_size = dist.get_world_size()

# 计算每个分区的大小，以及当前进程负责的词汇表的起始和结束索引
self.num_embeddings_per_partition = self.num_embeddings // self.tp_size
self.vocab_start_idx = self.num_embeddings_per_partition * self.tp_rank
self.vocab_end_idx = self.vocab_start_idx + self.num_embeddings_per_partition

# 只为当前分区创建权重参数，而不是整个词汇表
self.weight = nn.Parameter(torch.empty(self.num_embeddings_per_partition, embedding_dim))

这完全对应了演示代码中的“模拟环境设置”部分。前面是手动为 Rank 0 和 Rank 1 分配词汇范围，而这段代码通过 torch.distributed 的 get_rank() 和 get_world_size() 自动完成了这个过程，使其能适应任意数量的 GPU。

2. weight_loader (权重加载)

这是一个辅助函数，用于从一个完整的权重文件中加载属于自己这个分区的数据。在实际应用中，模型权重通常是作为一个大文件保存的，加载时每个 GPU 需要从中“切”出自己负责的那一块。

# 计算在完整权重张量中的起始位置
start_idx = self.tp_rank * shard_size
# 使用 narrow 方法精确地切出所需的分片
loaded_weight = loaded_weight.narrow(0, start_idx, shard_size)
# 将切片后的权重拷贝到参数中
param_data.copy_(loaded_weight)

在前面的模拟中没有直接体现，但属于工程实践中的必要环节。前面是为每个 Rank 单独生成了权重，而这里展示了如何从一个统一的来源加载权重。

3. forward (前向传播)：执行“MapReduce”

这是并行计算的核心，完美地执行了文章中分步详解的整个流程。

# 1. 生成掩码 (Mask)，判断输入Token是否属于当前分区
mask = (x >= self.vocab_start_idx) & (x < self.vocab_end_idx)

# 2. 转换本地索引，并用掩码清零无关Token
# 这一步合并了演示代码中的步骤2和3的一部分
x = mask * (x - self.vocab_start_idx)

# 3. 本地 Embedding 查找
y = F.embedding(x, self.weight)

# 4. 清零无关输出，确保只保留当前分区贡献的向量
y = mask.unsqueeze(1) * y

# 5. 聚合 (All-Reduce)，将所有GPU的结果相加
dist.all_reduce(y)

总结

VocabParallelEmbedding 本质上是将词表分布到不同 GPU 上面实现的 MapReduce 操作，主要目的是为了将输入的词通过查表的方式映射到指定的向量上面。

VocabParallelEmbedding 的核心思想就是“分而治之”与“合作汇总”：

1. 分而治之 (Map): 每个 GPU 只负责词汇表的一部分，并独立查找自己那部分词的向量。

2. 合作汇总 (Reduce): 通过 All-Reduce 通信操作，将所有 GPU 的计算结果相加，最终在每个 GPU 上都得到完整的、正确的词嵌入向量。

最后附带一个表格进行总结

特性	VocabParallelEmbedding
角色	输入层 (Input Embedding)
输入	Token IDs (整数)
输出	Embeddings (浮点数)
核心操作	F.embedding  (查表)
通信方式	dist.all_reduce  (求和)
最终结果	所有 GPU 上都有完整结果

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关于我们

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