vLLM vs TensorRT-LLM 性能对比测试，基于0910较新版本

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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