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    vLLM vs TensorRT-LLM

    比較 vLLM 和 TensorRT-LLM 用於生產 LLM 服務。分析吞吐量、延遲、硬體要求和部署容易度，選擇最佳推理引擎。

    Overview

    vLLM 和 TensorRT-LLM 都是生產級推理引擎，但它們通過不同的路徑實現高性能。vLLM 是一個開源 Python 程式庫，引入了 PagedAttention 用於高效 KV-cache 管理和連續批次處理用於高吞吐量服務。它開箱即用支援各種模型架構，與 HuggingFace 生態系統乾淨整合，且可以最少配置即可部署。其易用性和強大的社群使其成為許多在生產中部署開放權重模型的團隊的預設選擇。

    TensorRT-LLM 是 NVIDIA 的第一方解決方案，用於從 NVIDIA GPU 中榨取最後一滴性能。它透過將模型圖編譯成高度最佳化的 TensorRT 引擎來工作，具有自訂 CUDA 核心、融合操作和硬體特定最佳化如 Hopper GPU 上的 FP8 量化。結果通常是 NVIDIA 硬體上最低的延遲和最高的吞吐量，但代價是更複雜的構建和部署過程。TensorRT-LLM 需要特定模型的編譯步驟，且與 NVIDIA 的軟體堆疊緊密耦合，使其可攜性較低但速度極快。

    Feature Comparison

    FeaturevLLMTensorRT-LLM
    設置容易度pip install、載入模型、服務多步驟構建和編譯管道
    峰值吞吐量非常高NVIDIA GPU 上最高
    延遲最佳化良好，含推測解碼同類最佳，含融合核心
    連續批次處理
    FP8 量化原生支援含校準工具
    多 GPU（張量並行）
    多節點推理實驗性
    模型架構支援廣泛（70+ 架構）成長中（主要架構）
    硬體廠商鎖定支援 NVIDIA、AMD（ROCm）僅 NVIDIA
    HuggingFace 整合原生，直接載入模型需要轉換步驟

    Strengths

    vLLM

    • 簡單部署，pip install 和幾行 Python 即可開始服務
    • 廣泛的模型架構覆蓋，快速支援新的開源模型
    • 硬體靈活性，包括透過 ROCm 的 AMD GPU 支援
    • 活躍的開源社群，頻繁發布和貢獻
    • 原生 HuggingFace 整合消除了模型轉換步驟

    TensorRT-LLM

    • 透過編譯、融合的 CUDA 核心在 NVIDIA GPU 上達到絕對最低延遲
    • Hopper 架構上的 FP8 量化以半的記憶體提供近乎無損的性能
    • 由 NVIDIA 支持，為每個新 GPU 世代提供專門的工程最佳化
    • 多節點推理支援用於跨 GPU 叢集服務最大的模型
    • 飛行中批次處理，具有精密排程以在負載下保持一致延遲

    Which Should You Choose?

    快速將新的開源模型部署到生產vLLM

    vLLM 可以立即服務大多數 HuggingFace 模型而無需編譯，將部署時間從數小時縮短到數分鐘。

    在 NVIDIA H100 叢集上最大化每美元吞吐量TensorRT-LLM

    TensorRT-LLM 的編譯引擎和 FP8 支援從 Hopper GPU 中提取最大性能，降低每 token 成本。

    在 AMD Instinct GPU 上服務模型vLLM

    vLLM 透過 ROCm 支援 AMD GPU，而 TensorRT-LLM 僅限於 NVIDIA 硬體。

    延遲關鍵的即時應用TensorRT-LLM

    TensorRT-LLM 的融合核心和圖級別最佳化在 NVIDIA 硬體上提供可達到的最低每 token 延遲。

    經常在不同模型架構之間切換vLLM

    vLLM 直接載入 HuggingFace 模型的能力避免了 TensorRT-LLM 要求的每模型編譯步驟。

    Verdict

    vLLM 和 TensorRT-LLM 代表了易用性和峰值性能之間的取捨。vLLM 是大多數生產部署的務實選擇：它提供出色的吞吐量、廣泛的模型支援、硬體靈活性和最小的運營開銷。需要快速迭代、支援多個模型架構或在非 NVIDIA 硬體上運行的團隊會發現 vLLM 更實際得多。

    TensorRT-LLM 是當您承諾使用 NVIDIA 硬體且需要以任何代價最小化延遲或最大化每 GPU 吞吐量時的正確選擇。大規模推理供應商、延遲敏感的應用和擁有專門 ML 基礎設施工程師的團隊將受益於 TensorRT-LLM 的編譯管道所帶來的性能提升。一些組織兩者都運行：開發和暫存環境用 vLLM，延遲關鍵的生產端點用 TensorRT-LLM。

    How Ertas Fits In

    Ertas AI 微調基礎模型並以與 vLLM 和 TensorRT-LLM 相容的格式匯出。對於 vLLM 部署，Ertas 輸出可直接載入的 HuggingFace 相容檢查點。對於 TensorRT-LLM，Ertas 提供饋入 TensorRT 編譯管道的微調權重。Ertas 也匯出 GGUF 用於本地推理場景。透過處理微調複雜性，Ertas 讓您的團隊專注於最佳化推理堆疊而非訓練管道。

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