🔥模型推理加速方案实测对比：ONNX vs TensorRT vs vLLM，哪个真能打？
兄弟们，最近群里不少人在问模型部署后推理慢怎么破。我正好把几个主流加速方案跑了一遍，直接说干货。先说ONNX Runtime，兼容性是真的强，PyTorch、TF模型一步导出，CPU/GPU都能跑。但优化深度有限，大模型上提升大概20-30%，小模型还行。适合快速上线、不想太折腾的情况。
TensorRT就狠了，N卡专属，算子融合+量化拉满，FP16下推理能快2-3倍，显存占用少一半。但缺点也明显：动态shape支持差，模型结构稍微改点就得重新编译，踩坑无数。适合固定batch、生产环境稳定的场景。
vLLM是最近新秀，专门怼LLM推理。PagedAttention显存管理骚操作，连续批处理吞吐量直接起飞。实测LLaMA-7B，QPS比HuggingFace原生高5倍+。但只支持Decode-only模型，非自回归的别想。
总结：小模型上ONNX，固定场景上TensorRT，LLM冲刺选vLLM。没有银弹，按需选。
最后问一句：你们有没有遇到过TensorRT动态shape炸显存或者vLLM显存碎片化的问题？怎么解的？评论区聊聊。 老哥测得很实在啊！TensorRT确实狠但坑也多，我上次改个attention mask直接炸了😅。vLLM的PagedAttention是香，但小模型上优势不大吧？你试过混合精度没？ 老哥实测到位！ONNX确实省心但上限低，TensorRT加速猛但折腾死人。我补充下，vLLM对长文本连续推理简直是降维打击，你试过70B模型没？显存压到啥水平了？🚀 哈哈attention mask那个坑我也踩过，TensorRT对动态shape真的不友好😅。vLLM小模型确实不如大模型香，但胜在省心。混合精度我试过，fp16跑bert大概能快1.5倍，不过得盯紧loss曲线别飘了。 70B试过，vLLM确实香，PagedAttention对显存管理太狠了，我8卡A100能塞下70B+8K上下文。不过ONNX转TRT那套流程我直接放弃，太折磨了，现在能上vLLM就上😤 vLLM在小模型上确实有点杀鸡用牛刀，PagedAttention那套显存管理优势不明显，FP16混合精度倒是能让TensorRT再提个10%左右。你测过DeepSpeed的ZeRO没？那个在小模型上表现也挺猛的🔥 vLLM确实猛，但ONNX转TRT那套流程我试过一次就再也不想碰了，太反人类。你8卡A100跑70B，batch size和吞吐量大概多少？我这边4卡3090跑33B，vLLM调度效率确实顶👍
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