vLLM与TensorRT-LLM性能对比分析
在大模型推理部署的战场上，响应速度、吞吐能力与资源成本之间的博弈从未停歇。随着 Llama-3 等大规模语言模型逐步进入生产环境，如何选择合适的推理后端，已成为架构师和工程团队的关键决策点。
vLLM 和 TensorRT-LLM 正是这一领域的两位“重量级选手”。前者以灵活轻量著称，后者则凭借极致优化在性能榜单上频频刷榜。但它们究竟谁更适合你的业务场景？是追求开箱即用的敏捷性，还是押注极限压榨硬件潜能？
我们决定不再停留在“跑个 benchmark 看数字”的层面，而是深入典型应用场景，从真实的服务约束出发——比如“用户不能等超过1秒”或“每 token 输出必须低于20ms”——来揭示这两个框架在实际负载下的表现差异。
核心指标：不只是看吞吐，更要懂延迟构成
评估一个 LLM 推理系统，不能只盯着“每秒处理多少 token”这种宏观数据。真正影响用户体验和系统效率的是三个关键维度：
吞吐量（Throughput, Tokens/s）
总生成 token 数 / 实际推理耗时
这反映的是系统的整体服务能力。高吞吐意味着单位时间内能服务更多请求，适合批处理或高并发场景。但它可能掩盖了长尾延迟问题。
首token响应时间（TTFT, Time to First Token）
从收到请求到返回第一个输出 token 的时间
这是用户感知“快慢”的核心指标。即使后续输出再流畅，如果前几秒毫无反应，交互体验就会大打折扣。尤其在对话式 AI 中，TTFT 直接决定了“像不像真人”。
单token生成时间（TPOT, Time Per Output Token）
平均每个后续 token 的生成间隔，也称 inter-token latency
它决定了文本流式输出的平滑度。低 TPOT 让用户感觉模型“一口气说完”，而高 TPOT 则表现为卡顿和断续。
这三个指标相互制约：提升吞吐往往需要更大的批处理规模，但这会拉长 TTFT 和 TPOT；反之，为了降低延迟而减小 batch size，又可能导致 GPU 利用率不足。
真正的挑战在于——如何根据业务需求，在三者之间找到最优平衡点。
实验设计：公平、可控、可复现
为确保结论可靠，我们统一了测试环境与方法论。
模型与硬件
- 模型：Llama-3-8B-Instruct（BF16）
- GPU：单张 NVIDIA A100-SXM 80GB
- 最大序列长度：动态设置为
input_len + output_len
数据集构建
使用合成数据集，避免语义偏差干扰推理路径：
- 每条样本固定(input_len, output_len)
- 共 4096 条样本（特殊场景下调整）
- 贪婪解码（greedy decoding），禁用采样以保证结果一致
框架版本
| 框架 | 版本 |
|---|---|
| vLLM | v0.6.1 (commit: 530821d0) |
| TensorRT-LLM | 0.14.0dev2024091000 |
其中 TensorRT-LLM 使用 C++ API 调用，充分发挥其原生性能优势。
默认配置下的全局表现
先来看一组“无约束”压力测试的结果，模拟瞬时注入全部请求的情况：
| 工作负载 (in, out) | vLLM 吞吐量 | TRT-LLM 吞吐量 | 加速比 |
|---|---|---|---|
| (128, 128) | 1,872 T/s | 2,510 T/s | 1.34× |
| (2048, 128) | 1,945 T/s | 2,103 T/s | 1.08× |
| (128, 2048) | 1,630 T/s | 2,980 T/s | 1.83× |
| (2048, 2048) | 1,420 T/s | 2,570 T/s | 1.81× |
表 1：不同负载下的吞吐量对比（Tokens/s）
可以明显看出，TensorRT-LLM 在大多数情况下都实现了显著领先，尤其是在输出较长的任务中（如 (128, 2048)），其吞吐量接近 vLLM 的两倍。
进一步分析发现，这种优势主要来源于TPOT 的大幅优化。例如在 (2048, 2048) 场景中：
- vLLM 平均 TPOT：38.7ms
- TensorRT-LLM 平均 TPOT：14.2ms
这意味着后者每个 token 的生成速度快了2.7 倍以上，直接提升了流式输出的流畅性。
不过也有例外：在(2048, 128)这类“长输入、短输出”任务中，两者差距缩小至仅 8%。原因在于这类任务主要由 prefill 阶段主导，而两个框架在此阶段的调度效率较为接近。
值得一提的是，由于测试采用“一次性注入所有请求”的方式，导致大量排队，TTFT 普遍超过 5 秒。这显然不符合真实服务状态。因此我们需要在更贴近生产的受限条件下重新评估。
场景一：低延迟生成优先（TPOT < 20ms）
许多实时应用，如代码补全、语音助手、智能写作工具，对输出的“连贯性”要求极高。用户希望看到文字像打字机一样快速浮现，而不是长时间等待整段内容弹出。
在这种场景下，TPOT 成为核心硬约束。我们的目标是在满足 TPOT 上限的前提下，尽可能提高系统吞吐。
实验设定
- 工作负载：4096 个 (2048, 128) 样本
- 约束条件：TPOT < 20ms
- 可调参数：最大批大小（max_batch_size）
批大小是调节延迟与吞吐的经典杠杆：
- 小 batch → 减少同步等待 → 更低 TPOT
- 大 batch → 提升并行度 → 更高吞吐，但也增加延迟
我们在不同 max_batch_size 下测试了两者的性能变化：
| Max Batch Size | vLLM TPOT (ms) | TRT-LLM TPOT (ms) | vLLM Throughput | TRT-LLM Throughput |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 15.2 | 13.8 | 180 T/s | 175 T/s |
| 2 | 16.1 | 14.0 | 210 T/s | 205 T/s |
| 4 | 17.3 | 14.5 | 230 T/s | 197 T/s |
| 8 | 19.8 | 16.2 | 245 T/s | 220 T/s |
| 16 | 22.5 | 18.9 | 250 T/s | 240 T/s |
表 2：TPOT 与吞吐随批大小的变化
可以看到：
- TensorRT-LLM 在相同配置下始终拥有更低的 TPOT，得益于其底层 CUDA kernel 的精细调优和内存访问优化。
- 但在TPOT 必须小于 20ms 的硬限制下，最大允许 batch size 为 8。
- 此时，vLLM 实现了 245 T/s，反而超过了 TensorRT-LLM 的 220 T/s。
为什么会这样？
关键在于Inflight Batching（飞行中批处理）机制。vLLM 允许已完成部分生成的请求提前释放 KV Cache 和计算资源，新请求可以立即加入当前批次，而不必等到整个 batch 完全结束。这种动态调度策略有效降低了阻塞概率，在小批量高频率场景下展现出更强的适应性。
而 TensorRT-LLM 当前仍依赖静态批处理或较简单的动态 batching，难以实现同等粒度的资源复用。
✅启示：当你需要“既快又稳”的流式输出时，不要盲目追求理论峰值性能。vLLM 的动态调度能力可能才是更优解。
场景二：即时响应优先（TTFT < 1s）
在聊天机器人、客服助手等对话系统中，“提问即回应”是最基本的体验底线。哪怕后续输出稍慢一点，只要第一时间给出反馈，就能极大缓解用户的等待焦虑。
此时，TTFT 成为服务质量的核心指标。
实验设定
- 工作负载：512 个 (2048, 128) 请求
- 约束条件：TTFT < 1 秒
- 可调参数：请求到达速率（RPS）
- 目标：在满足延迟前提下最大化吞吐
随着 RPS 增加，系统开始出现排队现象：
TTFT ≈ Prefill_Latency + Queuing_Delay我们逐步提升负载强度，观察两种框架的表现：
| RPS | vLLM TTFT (s) | TRT-LLM TTFT (s) | vLLM Throughput | TRT-LLM Throughput |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.42 | 0.35 | 198 T/s | 210 T/s |
| 3 | 0.68 | 0.52 | 590 T/s | 630 T/s |
| 5 | 0.91 | 0.83 | 639 T/s | 702 T/s |
| 6 | 1.12 | 0.96 | 645 T/s | 743 T/s |
| 7 | 1.35 | 1.15 | 650 T/s | 750 T/s |
表 3：TTFT 与请求速率关系
结果清晰表明：
- TensorRT-LLM 在 prefill 阶段执行更快，因此在相同 RPS 下 TTFT 更短。
- 当 TTFT 上限设为 1 秒时：
- vLLM 最多支持5 RPS
- TensorRT-LLM 可达6 RPS
- 对应吞吐分别为：
- vLLM:639 T/s
- TensorRT-LLM:743 T/s
✅这意味着 TensorRT-LLM 不仅能承载更高并发，还在合规范围内实现了 16.4% 的吞吐增益。
换算成成本视角：若要达到相同的吞吐水平，vLLM 可能需要多部署 15–20% 的 GPU 实例。对于大规模上线项目而言，这笔节省相当可观。
架构差异：灵活性 vs 极致性能
为什么会有这些差异？根本原因在于设计理念的不同。
| 特性 | vLLM | TensorRT-LLM |
|---|---|---|
| 定位 | 通用推理服务框架 | 极致性能优化引擎 |
| 支持设备 | NVIDIA / AMD / Intel GPU | 仅 NVIDIA GPU |
| 内存管理 | PagedAttention（分页注意力） | 自定义 KV Cache 管理 |
| 编译流程 | 无编译，运行时解释 | 模型编译为 TensorRT Engine |
| 量化支持 | FP16 / INT8（有限） | FP16 / INT8 / FP8，完整校准 |
| 层融合 | 否 | 是（Conv+ReLU、GEMM+Bias+Activation） |
| 内核调优 | 启发式选择 | AutoTuner 驱动最优 kernel 选取 |
| 易用性 | 高（Python API，开箱即用） | 中（需编译 engine） |
| 部署复杂度 | 低 | 较高（依赖 NVIDIA 工具链） |
简单来说：
-vLLM走的是“敏捷开发”路线：强调快速部署、跨平台兼容、多模型切换。它的 PagedAttention 技术让 KV Cache 利用率大幅提升，特别适合研发迭代期。
-TensorRT-LLM则是“重装部队”：通过静态图优化、层融合、kernel 特化等手段，把每一个 cycle 都榨干。虽然部署门槛高，但一旦跑起来，性能天花板远高于通用框架。
你可以把它理解为：vLLM 是一辆好开的城市SUV，哪里都能去；而 TensorRT-LLM 是一辆定制F1赛车，只在特定赛道才能发挥全部实力。
如何选型？场景驱动才是王道
回到最初的问题：到底该用哪个？
答案很明确：没有绝对的好坏，只有是否匹配你的场景。
| 应用场景 | 推荐方案 | 关键理由 |
|---|---|---|
| 快速验证、原型开发、跨平台部署 | ✅ vLLM | 安装简单、调试方便、支持多种硬件 |
| 生产上线、成本敏感、高吞吐需求 | ✅ TensorRT-LLM | 极致性能优化，显著降低 GPU 开支 |
| 实时交互、低 TPOT 要求 | ⚠️ 视情况选择 | 若批大小受限，vLLM 的 Inflight Batching 更有优势 |
| 高并发对话、低 TTFT 要求 | ✅ TensorRT-LLM | 更快 prefill + 更强抗压能力，保障首响应体验 |
此外还需注意几点现实考量：
1.团队技术栈：是否有熟悉 CUDA 和 TensorRT 的工程师？
2.模型更新频率：频繁更换模型会增加 TensorRT-LLM 的编译维护成本。
3.长期运维：vLLM 社区活跃，文档完善；TensorRT-LLM 更依赖 NVIDIA 官方支持。
局限与展望
当然，本次测试仍有局限：
- 未启用 vLLM 的chunked prefill和prefix caching
- 未开启 TensorRT-LLM 的dynamic batching和in-flight tensor parallelism
- 使用的是合成数据，未体现真实流量的长度分布和突发特性
- 单卡测试，无法反映多节点扩展性
未来我们将基于 FitsOnChips 工具包开展更精细化的基准测试，涵盖：
- 不同模型规模（如 Llama-3-70B）
- 量化配置对比（INT8/FP8）
- 张量并行策略分析
- 真实业务 trace 回放
目标是构建一套真正指导落地的 LLM 推理选型指南。
写在最后：推理优化，正在成为新门槛
五年前，掌握 Hadoop 是大数据工程师的标志；三年前，会写 CUDA Kernel 成了深度学习研究员的加分项。今天，“会调优 LLM 推理”正迅速演变为 AI 工程师的核心竞争力。
我在一线大厂做过多年 AI 基础设施研发，经历过从 TensorFlow Serving 到 Triton，再到 vLLM/TensorRT-LLM 的完整演进。期间踩过无数坑，也总结出一套实用方法论：
- 如何用 Nsight Systems 定位 kernel 瓶颈
- 如何通过 profiling 找出内存墙所在
- 如何在延迟与吞吐间做 trade-off
- 如何设计自动化压测 pipeline
- 如何估算不同方案的成本 ROI
这些知识散落在论文、GitHub issues 和内部 wiki 中，初学者极易迷失方向。
为此，我系统整理了一份《大模型推理工程实战手册》，覆盖三大阶段：
第一阶段（10天）：初阶应用
- 推理基本概念与指标解读
- vLLM 快速部署与 benchmark
- Prompt 工程与调试技巧
- 监控体系搭建（TTFT/TPOT/Throughput）
第二阶段（20天）：进阶优化
- TensorRT-LLM 编译全流程
- INT8 量化实战与精度验证
- Layer Fusion 原理与效果验证
- 性能剖析工具使用（Nsight, PyTorch Profiler）
第三阶段（30天）：生产部署
- 多模型服务架构设计
- 弹性扩缩容策略
- 故障排查与日志分析
- 成本建模与 ROI 分析
“最先掌握 AI 推理优化的人，将在未来 3–5 年拥有显著竞争优势。”
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🔐 所有资料均经脱敏处理，100% 免费公开，无任何附加条件。
本文实验基于 FitsOnChips v0.3.1 完成，支持一键复现全部 benchmark 流程。项目地址：https://github.com/FitsOnChips
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
