主要观点总结
这篇文章对vLLM和TensorRT-LLM两个大型语言模型推理框架进行了全面的性能对比实验，涉及吞吐量、首token响应时间（TTFT）和单token生成时间（TPOT）等关键指标。实验结果表明，两个框架在不同性能指标和约束条件下各有优势，选择哪个框架取决于具体的应用需求和操作约束。
关键观点总结
关键观点1: 文章概述
文章介绍了vLLM和TensorRT-LLM两个大型语言模型推理框架的性能对比实验，包括实验方法、实验结果和结论。
关键观点2: 实验方法
实验采用了常用的LLM模型和行业标准的NVIDIA GPU，使用两者的默认设置进行评估，并探索了在特定实际场景下更优的配置。评估指标包括吞吐量、首token响应时间（TTFT）和单token生成时间（TPOT）。
关键观点3: 实验结果
实验结果表明，TensorRT-LLM在TPOT和吞吐量上表现较好，而vLLM在某些场景下如低TTFT要求高请求速率的场景中表现较好。选择哪个框架取决于具体的应用需求和操作约束。
关键观点4: 结论
文章得出结论，选择vLLM还是TensorRT-LLM很大程度上取决于具体的应用需求和操作约束。文章还提到了实验的一些限制和未来的研究方向。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨oldpan 来源丨oldpan博客 编辑丨极市平台 极市导读 这篇文章对比测试了vLLM和TensorRT-LLM两个大型语言模型推理框架在不同场景下的性能，包括吞吐量、首token响应时间（TTFT）和单token生成时间（TPOT），并探讨了在特定实际场景下更优的配置。实验结果表明，在不同的性能指标和约束条件下，两个框架各有优势，选择哪个框架取决于具体的应用需求和操作约束。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 翻译自：https://medium.com/squeezebits-team-blog/vllm-vs-tensorrt-llm-1-an-overall-evaluation-88f281bf01c7 该文章测试了最新版（9.10）trt-llm和vllm的性能，不过文中没有提到是否使用 vllm在0.6.0版本更新的Multi-step Scheduling [1] 。 vLLM 和 TensorRT-LLM 是我们熟知的大型语言模型（LLM）推理框架。 vLLM [2] 是一个快速且易于使用的库，支
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