推理框架

引言 LLM服务框架决定了模型的推理速度、资源利用率和最终的服务成本。2026年，vLLM、TGI、TensorRT-LLM等框架在性能上你追我赶。本文将通过系统化测试，帮你选择最佳的LLM服务框架。 参评框架 框架 厂商 版本 特点 vLLM UC Berkeley 0.8 PagedAttention，通用性强 TGI HuggingFace 3.0 生态丰富，易用 TensorRT-LLM NVIDIA 0.15 NVIDIA官方，性能极致 llama.cpp 开源 b3500 CPU/GPU通用，轻量 MLServer Seldon 1.5 企业级，多协议 Ollama Ollama 0.5 最易用，生态好 LMDeploy 上海AI Lab 0.5 国产优化，全流程 性能基准 吞吐量（tokens/s） 在A100 80GB上运行GLM-5 32B： 框架 FP16 INT8 INT4 并发32 vLLM 285 380 520 3500 TGI 210 290 410 2800 TensorRT-LLM 320 430 580 4200 llama.cpp 85 150 210 - LMDeploy 270 365 500 3200 延迟 单请求延迟（P95）： ...

引言 大模型的推理成本通常占AI总成本的70%以上。高效的推理框架不仅能够降低运营成本，还能提升用户体验。2026年，主流推理框架在性能、功能和易用性上都有显著提升。本文对vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI四大框架进行深度对比。 框架概览 vLLM 定位： 高吞吐、低延迟的LLM推理引擎 核心技术： PagedAttention：解决KV Cache碎片化问题 Continuous Batching：请求级动态批处理 Tensor Parallelism：模型并行 优势： 吞吐量比HuggingFace Transformers高24倍 社区最大，生态最丰富 支持多种量化格式（AWQ、GPTQ、SqueezeLLM） 局限： 主要优化标准生成场景 高级功能（如Speculative Decoding）仍在演进 SGLang 定位： 面向复杂推理场景的高性能框架 核心技术： RadixAttention：分层缓存的KV Cache管理 结构化输出：JSON、正则表达式约束 推理+训练一体化 优势： 复杂推理场景性能突出 结构化输出支持完善 支持Speculative Decoding 局限： 社区相对较小 文档和生态不如vLLM丰富 TensorRT-LLM 定位： NVIDIA官方的高性能推理优化库 核心技术： 算子级优化：针对NVIDIA GPU深度优化 量化：FP8、INT4、FP4支持 多GPU/多节点分布式推理 优势： NVIDIA硬件上的极致性能 工业级稳定性 与NVIDIA全栈生态集成 局限： 仅支持NVIDIA GPU 配置复杂，学习曲线陡 非NVIDIA硬件兼容性差 TGI (Text Generation Inference) 定位： HuggingFace的推理服务器 核心技术： 动态批处理 张量并行 连续批处理 优势： 与HuggingFace生态无缝集成 部署简单 支持Safetensors模型 局限： ...