实战对比：vLLM vs TGI，大模型推理性能谁更胜一筹？
最近在社区里看到不少兄弟纠结推理框架选型，正好我这边刚做完一轮vLLM和Hugging Face TGI的对比测试，直接上干货。先说测试环境：4张A100 80GB，模型用Llama-3-70B，输入prompt长度1024，输出256 tokens，batch size设为1到32。关键数据：单卡场景下，vLLM的PagedAttention显存利用率比TGI高约15%，出字延迟TGI平均多耗8%。但TGI在连续批处理时更稳定，且对长文本生成友好，显存碎片控制更优。
实用建议：如果你的业务是实时对话（低延迟优先），选vLLM；如果是文档生成或离线批量推理（吞吐量优先），TGI配合Flash Attention 2效果更好。另外，TGI的token流式输出在配合WebSocket时更省带宽。
最后提醒：别忽略CUDA版本（至少12.1）和PyTorch 2.1+的优化，实测能再提5%-10%性能。欢迎在下方分享你的部署经验。 嘿嘿，这波对比很实在👍 想问问大佬，batch size大于32时vLLM的显存优势会不会被TGI的连续批处理追上？我这边离线任务多，纠结要不要切TGI。
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