大多数 LLM 服务框架(例如 vLLM 和 TensorRT-LLM)支持这些采样技术,允许用户在创意和连贯性之间进行调整。不过这些方法会增加计算成本,从而影响服务性能: token 吞吐量(Token Throughput) 首token 响应时间(Time-to-First-Token, TTFT) 每token 输出时间(Time-per-Output-Token, TPOT
LLM擅长文本生成应用程序,如聊天和代码完成模型,能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务,所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 Tenso…
在选择LLM推理引擎时,需要根据具体的应用场景、硬件环境、性能需求以及成本预算等多方面因素进行综合考虑。TensorRT-LLM适用于NVIDIA GPU集群上的大规模部署;vLLM则适合对吞吐量和延迟有较高要求的场景;LMDeploy(或类似推理引擎)提供了较好的灵活性和易用性;而MLC-LLM(假设性)则可能更适用于需要定制化服务的场景。借助...
简介:本文将对比分析TensorRT-LLM和VLLM在量化性能方面的表现,包括各自的量化策略、优化技术以及在不同场景下的性能差异。 随着大型语言模型(LLM)的广泛应用,如何提高其推理性能成为了研究热点。量化技术作为一种有效的模型优化手段,能够显著降低模型大小和计算资源消耗,同时保持较高的推理精度。TensorRT-LLM和VLLM作为两...
vLLM 和 TensorRT-LLM 的调度策略在本质上是相同的,但在具体实现,特别是内存管理方面有所不同。这些差异是导致两个框架性能变化的关键因素。一个重要的影响因素是 KV 缓存(KV Cache)的管理,它在决定请求调度效率方面发挥了重要作用。下一节中,我们将深入探讨 KV 缓存管理如何影响调度及整体性能。
简介:本文将对大模型推理框架Vllm和TensorRT-LLM在ChatGLM2-6B模型上的推理速度进行对比分析,探讨两者的技术特点与优势,以及实际推理效果。 随着人工智能技术的快速发展,大模型推理框架在提升模型推理速度和效率方面发挥着越来越重要的作用。近期,两款备受关注的大模型推理框架——Vllm和TensorRT-LLM,在ChatGLM2-6B模型...
两个框架之间性能下降的差异可能源于它们在采样过程实现上的不同。vLLM 依赖于基于 Python 的采样实现(链接[1]),而 TensorRT-LLM 使用了自定义的 CUDA 核函数和低级 GPU 优化来最小化开销(链接[2])。随着 vLLM 的不断发展,以及采用专用 CUDA 核函数的努力,这种差距可能在未来缩小。
vLLM:一流的 TTFT。但与LMDeploy和MLC-LLM相比,解码性能不太理想,每秒2300-2500个令牌类似于 TGI 和 TRT-LLM。 后面来看看Llama-3-70B 4位量化的情况: LMDeploy:在为 100 个用户提供服务时,提供高达 700 个Token的生成率,同时在所有级别的并发用户中保持最低的TTFT。
GRPS+TensorRT-LLM实现纯C++版,相比vllm serve更优性能的OpenAI LLM服务,支持Chat、Ai-agent、Multi-modal、多卡推理等。 演示 说明 grps接入trtllm实现更高性能的、支持OpenAI模式访问、支持Ai-agent以及多模态的LLM服务: 通过纯C++实现完整LLM服务,包含tokenizer(支持huggingface,sentencepiecetokenizer)、llm推理、vit等...
与TensorRT-LLM 和 vLLM 相比,SGLang Runtime 在处理从 Llama-8B 到 Llama-405B 的模型时,以及在 A100 和 H100 GPU 上使用 FP8 和 FP16 时,在在线和离线场景下都能持续提供卓越或有竞争力的性能。SGLang 的性能始终优于 vLLM,在 Llama-70B 上的吞吐量最高是前者的 3.8 倍。它还经常与 TensorRT-LLM...