【大模型基础设施工程】13：vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / TGI 对比
内容提要
本文探讨了现代推理引擎的选择，分析了vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等八大引擎的架构、性能和生态。提供了基于硬件和场景的选型决策树，强调了各引擎在KV缓存管理、调度和量化支持等方面的差异，并指出了未来的发展趋势和社区现状。
关键要点
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本文探讨了现代推理引擎的选择，分析了vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等八大引擎的架构、性能和生态。
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提供了基于硬件和场景的选型决策树，强调了各引擎在KV缓存管理、调度和量化支持等方面的差异。
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vLLM已成为绝大多数开源项目的默认后端，生态位强大。
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SGLang作为后起之秀，具有高性能和结构化输出的优势。
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TensorRT-LLM专注于Nvidia硬件，提供极致性能，但需要编译步骤。
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TGI作为早期推理服务的先驱，因生态受损而逐渐式微。
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国产引擎LMDeploy和MindIE在特定场景下表现良好，但社区活跃度较低。
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文章总结了各引擎的核心技术对照，包括KV缓存管理、调度、注意力内核和量化支持。
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最后，文章指出了未来的发展趋势和社区现状，强调了vLLM和SGLang的相互借鉴与发展。
延伸问答
vLLM、SGLang和TensorRT-LLM的主要区别是什么？
vLLM是开源事实标准，支持多种硬件，SGLang专注于高性能和结构化输出，而TensorRT-LLM则专为Nvidia硬件优化，提供极致性能但需要编译步骤。
如何选择适合的推理引擎？
选择推理引擎时应考虑硬件类型、模型规模和具体应用场景，例如Nvidia GPU可选TensorRT-LLM或vLLM，华为昇腾则推荐MindIE。
SGLang的核心创新是什么？
SGLang的核心创新包括RadixAttention用于高效KV缓存管理和Zero-overhead batch scheduler，显著提高了性能。
TGI推理引擎为何逐渐式微？
TGI因生态受损、功能迭代慢于vLLM而逐渐式微，尽管其在HuggingFace内部仍有使用，但不再是社区默认选择。
vLLM的生态位如何？
vLLM已成为大多数开源项目的默认后端，广泛集成于多个服务框架中，生态位强大。
TensorRT-LLM的优势和代价是什么？
TensorRT-LLM在Nvidia硬件上提供极致性能和低延迟，但需要编译步骤，支持新模型的速度滞后于其他引擎。
