大模型推理框架的技术博弈:从vLLM到TensorRT-LLM,解析三大框架的设计哲学与性能突围

引言:为什么大模型推理需要专门的框架 当你向ChatGPT提问时,背后的推理系统每秒需要处理数百万次的矩阵乘法运算。与传统的神经网络推理不同,大语言模型的推理具有独特的性能特征:自回归生成导致每个请求的输出长度不可预测,KV缓存的动态增长使得内存管理成为核心挑战,而预填充与解码两个阶段截然不同的计算模式,更是要求系统设计者在延迟和吞吐量之间进行精细权衡。 ...

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一个请求先结束为何整批都要等从静态批处理到连续批处理的LLM推理革命

2023年,一个令人震惊的数据在AI基础设施领域引发了震动:现有的大模型推理系统正在浪费60-80%的GPU计算资源。这些昂贵的计算硬件并非因模型不够先进而闲置,而是被一种看不见的"幽灵"吞噬——批处理策略的低效。 ...

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