vllm、lmdeploy与tensorrt-llm：LLM推理引擎 性能评测深度解析

在大型语言模型（LLM）日益成为业务流程核心的今天，推理引擎的性能显得尤为关键。vllm、lmdeploy和tensorrt-llm作为市面上主流的LLM推理引擎，各自具有独特的技术优势和适用场景。本文将通过一系列性能评测，对这三个推理引擎进行深入对比分析，旨在为开发者和企业提供有力的技术选型参考。

一、性能评测概览

在展开具体评测之前，我们先来了解一下本次评测的主要指标。这些指标包括总吞吐量（反映引擎的总体处理能力）、首包延迟时间（影响用户体验的关键因素）、每token生成时间（体现引擎的持续处理能力）以及处理完整请求用时和每秒处理完成的请求数（综合体现引擎效率）。

为了确保评测结果的客观性和公正性，我们选取了具有代表性的数据集，并在不同并发数下进行了多次测试。评测环境采用了业界领先的A100 80G GPU，以确保硬件性能不会对评测结果产生影响。

二、vllm性能评测分析

vllm作为一款专为LLM设计的推理引擎，在性能上表现出了显著的优势。在首包延迟方面，vllm在所有并发用户级别上都实现了同类最佳的性能，这对于需要即时响应的应用场景来说至关重要。然而，在吞吐量方面，vllm相较于lmdeploy和tensorrt-llm略显不足。这可能是因为vllm在处理复杂模型时，更注重于保证推理精度，从而在一定程度上牺牲了速度。

三、lmdeploy性能评测分析

lmdeploy在吞吐量方面表现尤为出色，特别是在高并发场景下。这得益于其高效的并行处理能力和优秀的资源调度策略。然而，在首包延迟方面，随着用户数量的增加，lmdeploy的性能有所下降。这可能意味着在处理突发高峰请求时，lmdeploy可能需要额外的优化措施来确保用户体验。

四、tensorrt-llm性能评测分析

tensorrt-llm作为NVIDIA推出的一款高性能推理优化库，在评测中展现出了强大的实力。在吞吐量和首包延迟方面，tensorrt-llm都取得了不俗的成绩。特别是在低并发用户数时，其首包延迟表现尤为出色。然而，在高并发场景下，tensorrt-llm的首包延迟有所增加，但仍然保持在可接受范围内。此外，tensorrt-llm还提供了丰富的量化支持，有助于降低模型大小和推理延迟，同时保持推理精度。

五、综合对比分析

综合各项评测指标来看，vllm、lmdeploy和tensorrt-llm各具优势。vllm在首包延迟方面表现出色，适合对响应时间要求极高的场景。lmdeploy则在吞吐量上具有显著优势，适合处理大规模并发请求。而tensorrt-llm则在吞吐量和首包延迟之间取得了较好的平衡，且提供了丰富的量化支持，具有较高的灵活性和可扩展性。

六、总结与建议

在选择合适的LLM推理引擎时，开发者应根据实际需求和应用场景进行权衡。对于追求极致响应速度的场景，可优先考虑vllm；需要处理大规模并发请求的场景，则可考虑lmdeploy；而希望在吞吐量和延迟之间取得平衡，并希望获得更多量化支持的场景，tensorrt-llm将是一个理想的选择。

总之，通过对vllm、lmdeploy和tensorrt-llm的深入对比评测，我们可以发现这三个引擎在性能方面各具特色。开发者在实际应用中应结合项目需求、硬件配置以及团队经验进行综合考虑，从而选择最适合自己的推理引擎。