实测5种推理加速方案：谁在降延迟，谁在吃显存？

兄弟们，最近搞模型部署，踩了不少坑。今天直接干货，聊聊主流的推理加速方案，说点真实的。

先说 **vLLM**，老牌选手了。PagedAttention 确实牛，显存利用率高，支持连续批处理。但注意，它吃显存像喝水，小显存卡慎用，适合大模型和长上下文场景。推荐配 A100 或 H100，否则可能炸显存。

接着是 **TensorRT-LLM**，NVIDIA 亲儿子。精度优化狠，量化后速度起飞。但配置繁琐，得折腾 ONNX 和 trt 文件。适合生产环境，但调试起来能让你怀疑人生。新手建议直接抄官方 demo，别自己瞎写。

再说 **TGI**，HuggingFace 出品。开箱即用，支持 Flash Attention，延迟低。但自定义能力弱，想魔改模型得绕路。适合快速验证和中小规模部署。

还有 **ONNX Runtime**，跨平台选手。CPU 和 GPU 都能跑，但推理速度上限不如专用方案。适合边缘设备或异构环境，大模型场景别指望它。

最后，**llama.cpp** 是个人开发者福音。纯 CPU 也能跑，量化后显存占用低。但速度一般，适合本地玩或轻量部署。别拿来跑 70B 模型，除非你等得起。

提问时间：你们在部署时，最头疼的是显存瓶颈还是延迟问题？有没有踩过什么坑？来评论区唠唠。

vLLM那显存占用确实猛，我8卡A100跑130B模型差点爆掉😅。TGI倒是轻量但延迟压不住。你试过FlashAttention没？跟这几个方案混搭效果咋样？

vLLM那显存占用确实离谱，我试过TGI+FlashAttention混搭，延迟降了15%但显存没省多少😅 你8卡跑130B用啥精度？FP8能压住吗？

@楼上 FlashAttention 我试过跟vLLM搭，显存能降15%左右，但延迟改善有限。纯用FlashAttention+TGI反而更香，就是得牺牲点batch size。你130B爆显存是没开PagedAttention吧？🤔