泉州市网站建设_网站建设公司_网站备案_seo优化

本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。

随着大语言模型技术的迅猛演进，推理部署框架作为贯通模型能力与落地应用的核心枢纽，其战略价值正持续攀升。本文旨在对当前业界广泛采用的 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama 与 XInference 等主流推理框架展开系统性归纳，围绕核心技术路径、系统架构设计、关键性能指标及典型适用场景等多维度进行深度剖析，为大模型在生产环境中的选型决策提供坚实依据。

一、vLLM：基于PyTorch的高性能推理引擎

vLLM（Vectorized Large Language Model Serving System）是加州大学伯克利分校团队推出的开源推理系统，旨在突破大模型部署中显存利用率低与推理吞吐量受限的双重挑战。

其技术突破依托于两项核心机制：‌PagedAttention‌（分页注意力）与‌Continuous Batching‌（连续批处理），二者均受操作系统内存分页机制启发，重构了注意力计算与请求调度的底层逻辑，从而在不牺牲精度的前提下，大幅优化了显存管理效率与并发推理能力。

1、核心技术特点

vLLM 的底层架构构建于 PyTorch 之上，经由深度系统级优化，达成卓越的推理性能。其标志性技术突破为：

PagedAttention：受操作系统分页管理机制启发，将注意力机制中的键值缓存（KV Cache）以非连续方式部署于显存中。相较传统框架为每个请求强制分配连续显存块的模式，vLLM 将 KV Cache 拆分为固定尺寸的“页”，实现显存空间的动态调度与高效复用，从而彻底缓解了显存碎片化、预留冗余与并发容量受限三大核心痛点。该架构使显存利用率由传统方案的 60% 显著跃升至 95% 以上，显著增强系统对高并发请求的承载能力。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！

PagedAttention：KV 缓存被划分为块；块在内存空间中不需要连续。

使用 PagedAttention 的请求示例生成过程

Continuous Batching‌：突破传统批量等待机制，支持新请求实时插入处理队列，实现GPU资源的零空闲运行。该机制显著降低高并发场景下的TTFT（首字出词时间），在Llama3.1-170B-FP8单H100环境下，TTFT低至123ms，优于TensorRT-LLM（194ms）与SGLang（340ms）。

多卡并行优化‌：全面兼容张量并行（Tensor Parallelism）与流水线并行（Pipeline Parallelism），依托NCCL/MPI等高性能通信框架，实现模型参数的精细化切分与高效同步，在降低显存占用的同时，显著增强整体吞吐能力。

量化优化支持‌：原生集成GPTQ、AWQ等先进量化算法，精准压缩模型参数规模，大幅提升GPU计算密度与推理效率，实现性能与资源消耗的最优平衡。

2、适用场景与优势局限分析

适用场景‌：vLLM 专为高并发企业级应用设计，如在线客服、金融交易与智能文档处理等对延迟与吞吐量有严苛要求的场景；无论在单卡还是多卡部署环境下，均能维持极低的 TTFT，完美契合对响应速度有极致需求的实时系统。

二、SGLang：基于Radix树的高吞吐推理引擎

SGLang 是伯克利团队打造的另一款大模型推理引擎，致力于优化 LLM 的吞吐性能与响应时延，同时降低编程复杂度。

其核心机制为 RadixAttention，借助精细化的缓存策略与结构化输出增强，有效支撑高并发服务需求。

1、核心技术特点

SGLang的核心突破在于集成了RadixAttention技术与结构化输出机制：

RadixAttention‌：通过基数树（Radix Tree）对KV缓存的公共前缀进行高效复用，结合LRU驱逐策略与引用计数机制，显著提升缓存利用率。不同于传统框架在推理结束后即丢弃缓存，SGLang持久化保留提示与生成内容的KV状态于基数树结构中，从而支持快速的前缀匹配、缓存复用、动态插入与智能驱逐。该设计极大增强了系统在多轮交互与序列规划场景下的性能，实测表明，在Llama-7B模型上执行多轮对话任务时，其吞吐量较vLLM提升达5倍。

RadixAttention 操作示例，采用 LRU 驱逐策略，展示了九个步骤

结构化输出‌：借助正则表达式实施约束解码，可直接生成符合规范的结构化格式（如JSON、XML），显著提升API调用与数据处理的效率。该机制令SGLang在响应结构化查询时更为敏捷，大幅降低后续解析负担。

轻量模块化架构‌：调度器基于纯Python构建，代码精简却具备优异的可扩展性。其设计支持跨GPU的缓存共享，有效缓解多卡并行计算中的资源冗余问题。

适用场景与优势局限

适用场景‌：SGLang 在高并发、低延迟的系统中表现卓越，尤其适用于‌大规模并行请求处理‌的环境，例如‌AI驱动的客服中台‌、‌在线广告投放引擎‌和‌物联网设备实时响应网关‌。

三、TensorRT-LLM：NVIDIA的深度优化推理引擎

TensorRT-LLM 是 NVIDIA 基于 TensorRT 构建的高性能推理引擎，专为大语言模型优化，致力于全面释放 NVIDIA GPU 的算力优势。

1、核心技术特点

TensorRT-LLM的核心技术包括：

预编译优化‌：借助TensorRT的端到端优化框架，对模型执行离线编译，生成高度精炼的TensorRT引擎文件。尽管该过程引入一定的冷启动开销，却能大幅增强推理效率与系统吞吐能力。

量化支持‌：兼容FP8、FP4与INT4等多种低精度量化策略，通过精度压缩有效降低显存消耗并加速推理流程。在FP8模式下，TensorRT-LLM可维持近似原生精度的输出质量，同时显存需求下降超40%。

内核级优化‌：对Transformer结构中的核心组件（如自注意力机制、前馈神经网络等）实施底层CUDA内核重构，实现计算密集型操作的极致并行与内存访问优化，从而在NVIDIA GPU平台达成卓越性能表现。

张量并行与流水线并行‌：支持跨多GPU节点的分布式推理，融合张量并行与流水线并行策略，灵活扩展模型参数规模，显著提升单位时间内的请求处理容量。

2、适用场景与优势局限

适用场景：TensorRT-LLM特别适合对延迟要求极高的企业级应用，如实时客服系统、金融高频交易和需要快速响应的API服务。

四、Ollama：轻量级的本地推理平台

Ollama是由AI社区开发的轻量级本地推理平台，专注于简化大模型本地部署和运行，特别适合个人开发者和研究者。

1、核心技术特点

Ollama的核心技术特点包括：

基于Go语言的封装‌：Ollama采用Go语言构建，通过模块化架构将模型权重、运行依赖与环境配置统一打包为容器化单元，用户无需配置底层组件，仅需执行单条命令即可启动模型服务。

llama.cpp集成‌：Ollama内嵌llama.cpp——这一高效的大语言模型推理引擎，兼容1.5位、2位、3位、4位、5位、6位与8位整数量化方案，实现轻量级推理性能优化。

跨平台支持‌：原生适配macOS、Windows与Linux三大操作系统，对ARM架构设备高度优化，尤其在苹果M系列芯片上表现优异。

本地化部署‌：支持无网络依赖的完全离线运行，全面保障数据不外泄、隐私不泄露，适用于对安全性要求严苛的私有化场景。

低硬件门槛‌：不依赖高性能GPU，可在消费级笔记本、嵌入式终端及边缘计算节点上流畅运行，显著降低大模型落地的硬件成本。

2、适用场景与优势局限

适用场景：Ollama特别适合个人开发者、教育展示和本地隐私要求高的场景，如个人知识库、教育演示和原型验证等。

五、XInference：分离式部署的分布式推理框架

XInference是一个高性能的分布式推理框架，专注于简化AI模型的运行和集成，特别适合企业级大规模部署。

1、核心技术特点

XInference的核心架构：

API层‌：采用FastAPI搭建，兼容RESTful规范与OpenAI接口标准，无缝对接现有系统生态。

Core Service层‌：依托自研Xoscar框架，高效抽象分布式调度与通信逻辑，原生支持多GPU并行及Kubernetes集群弹性伸缩。

Actor层‌：由ModelActor实例构成，承担模型加载与推理执行职责，各实例部署于ActorPool内，实现独立调度与自治管理。

分离式部署‌：将Prefill与Decode阶段分别映射至不同GPU，借助DeepEP通信库实现KVCache低延迟传输，显著增强硬件资源协同效率。

算子优化‌：在Actor层集成FlashMLA与DeepGEMM算子，全面适配海光DCU与NVIDIA Hopper GPU架构，最大化算力吞吐能力。

连续批处理‌：融合vLLM连续批处理机制，动态聚合请求流，优化调度策略，持续提升GPU使用率与吞吐性能。

2、适用场景与优势局限

适用场景：XInference特别适合企业级大规模部署，如智能客服系统、知识库问答和需要分布式扩展的场景。

六、LightLLM：轻量级高性能推理框架

LightLLM是一个基于Python的LLM推理和服务框架，以轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。

1、核心技术特点

LightLLM的核心技术包括：

三进程异步协作‌：由独立进程分别承担 tokenization、模型推理与 detokenization 任务，达成异步运行，有效缓解 I/O 瓶颈。

动态批处理‌：依据请求特征与系统负载实时优化批处理策略，在吞吐量与延迟之间实现精准平衡。

TokenAttention 机制‌：采用以 token 为粒度的 KV 缓存管理方案，彻底消除内存冗余，兼容 int8 KV Cache，使最大 token 吞吐能力提升近 2 倍。

零填充 (nopad-Attention)‌：精准适配输入序列长度的显著差异，规避传统填充策略导致的计算资源冗余。

FlashAttention 集成‌：大幅加速注意力运算效率，同步削减 GPU 显存消耗。

张量并行技术‌：协同多 GPU 实现张量级并行计算，显著加快超大规模模型的推理响应速度。

2、适用场景与优势局限

适用场景：LightLLM特别适合需要高吞吐量的场景，如大规模语言模型API服务、多模态模型在线推理和高并发聊天机器人后端等。

七、国产硬件适配框架：昇腾与LMDeploy

随着国产AI芯片的发展，针对昇腾等国产硬件的推理框架也日益成熟。昇腾AI处理器和LMDeploy是国产硬件适配的代表。

1、昇腾AI处理器框架

昇腾AI处理器是华为依托自研达芬奇架构打造的专用AI加速芯片，其推理体系核心包含以下三大组件：

MindSpore Inference[12]‌：华为自研的推理引擎，深度适配昇腾达芬奇架构，实现整图下沉至芯片的On-Device执行，融合关键算子（如矩阵乘法与激活函数），并依托静态图优化策略，显著增强推理效率。

CBQ量化技术‌：由华为诺亚方舟实验室与中国科学技术大学协同研发的跨块重建后训练量化方案，仅需0.1%的原始训练数据，即可一键将大模型压缩至原体积的1/7，同时保持浮点精度达99%，真正达成“轻量不降智”的目标。

昇腾CANN软件栈‌：构建多层次开发接口体系，通过AscendCL与TBE两大编程接口，赋能各类AI应用在CANN平台上的高效部署与极速运行。

2、LMDeploy：视觉语言混合任务专家

LMDeploy是由上海人工智能实验室模型压缩和部署团队开发的部署工具箱，专注于大语言模型和视觉语言模型的部署。

核心技术：

国产GPU深度适配‌，深度优化昇腾等国产硬件架构

显存优化‌，采用动态量化与模型切分技术，显著压缩显存占用

多模态融合支持‌，协同处理视觉与语言跨模态数据流

TurboMind引擎‌，实现高效4bit推理的CUDA kernel加速

3、适用场景：

国内企业、政府机构部署，视觉语言混合任务。

八、框架选型对比与适用场景分析

最后

大模型推理部署框架的选型需综合考量业务场景、硬件条件与长期演进路径。在企业级高并发需求下，vLLM与TensorRT-LLM具备最优性能；SGLang则在高吞吐与多轮交互场景中优势突出；Ollama适用于个人开发与敏捷原型验证；XInference和LightLLM在分布式架构与边缘端部署中展现出广阔前景；LMDeploy与昇腾框架则在国产化硬件生态适配方面具有不可替代性。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！