LLM推理引擎性能对比：vllm、lmdeploy与tensorrt-llm详解

在当今LLM（Large Language Model）时代，大型语言模型已经成为业务流程中的重要组成部分，其推理性能对于整体服务能力和用户体验具有至关重要的影响。在众多LLM推理引擎中，vllm、lmdeploy和tensorrt-llm备受关注，它们各具特色，适用于不同的应用场景。本文将详细评测对比这三种推理引擎的性能，帮助开发者做出更明智的技术选型决策。

一、性能评测指标

在评测LLM推理引擎性能时，我们主要关注以下几个关键指标：

1. 吞吐量（Throughput）：衡量单位时间内推理引擎能处理的token数量，直接影响服务的整体能力。

2. 首包延迟（Time to First Token, TTFT）：从发送请求到生成第一个token所花费的时间，对于需要即时反馈的应用尤为重要。

3. 单个token生成时间：影响用户体验的关键因素，决定了响应时间的快慢。

二、vllm性能特点

vllm推理引擎在所有并发用户级别上实现了出色的TTFT性能，这意味着用户在发送请求后能够迅速获得响应，极大地提升了用户体验。然而，其吞吐量相比其他两款引擎略显不足，这可能是由于vllm在处理大量请求时牺牲了一定的处理速度以保证响应速度。因此，在需要高并发处理能力的场景下，vllm可能不是最优选择。

三、lmdeploy性能分析

lmdeploy在吞吐量方面表现出色，能够高效处理大量请求，非常适合应对高并发的业务场景。同时，它在低并发用户数时也保持了较低的TTFT，确保了良好的用户体验。然而，在高并发情况下，lmdeploy的TTFT有所增加，但仍保持在可接受范围内。此外，lmdeploy提供了稳定的版本和完善的文档支持，便于开发者快速上手和部署。

四、tensorrt-llm性能亮点

tensorrt-llm作为NVIDIA推出的高性能推理优化库，专门为LLM优化而设计。它充分利用NVIDIA GPU的硬件特性，提供了极高的推理速度和效率。在低并发情况下，tensorrt-llm的TTFT与lmdeploy相当；但在高并发场景下，其表现略逊于lmdeploy。不过，得益于TensorRT的深度学习编译器和优化器，tensorrt-llm在处理复杂模型时展现出卓越的性能。

五、总结与建议

综合来看，vllm、lmdeploy和tensorrt-llm各有千秋，适用于不同的应用场景。在选择LLM推理引擎时，开发者应根据实际需求进行权衡：

• 若追求极致的响应速度，vllm是不二之选；
• 对于需要应对高并发场景且注重吞吐量的应用，lmdeploy更具优势；
• 当处理复杂模型并希望充分挖掘GPU潜能时，tensorrt-llm则是理想之选。

随着LLM技术的不断发展，我们期待未来这些推理引擎能够进一步优化和完善，为用户提供更加卓越的推理性能和体验。