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vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM 综合对比分析报告

2025-10-29 23
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本文涉及的产品
可观测可视化 Grafana 版，10个用户账号 1个月
应用实时监控服务-应用监控，每月50GB免费额度
可观测监控 Prometheus 版，每月50GB免费额度
简介： vLLM、SGLang与TensorRT-LLM是三大主流大模型推理引擎。vLLM以PagedAttention实现高吞吐与易用性，适合通用场景；SGLang凭借RadixAttention和结构化生支持，在多轮对话与复杂推理中表现突出；TensorRT-LLM深度优化NVIDIA硬件，追求极致性能，适用于大规模生产部署。三者各有侧重，vLLM均衡通用，SGLang擅长复杂任务，TensorRT-LLM性能领先，选型需结合场景、硬件与成本综合考量。

数据截止时间：2025年10月
重要提示：本报告中的技术信息、性能数据和版本信息均基于报告编写时的公开资料，实际情况可能随技术演进而变化。

一、产品概述

vLLM

  • 开发团队:UC Berkeley Sky Computing Lab(加州大学伯克利分校天空计算实验室)
  • 首次发布:2023 年 6 月 20 日(v0.1.0)
  • 开源许可:Apache License 2.0
  • 核心定位:高性能大语言模型推理和服务引擎
  • 设计理念:通过创新的内存管理技术(PagedAttention),最大化 GPU 利用率和推理吞吐量
  • 技术特点:易于使用、高吞吐量、高效内存管理、无缝集成
  • 项目现状:2025 年 5 月加入 PyTorch 基金会,2025 年 1 月发布 V1 架构升级(alpha)
  • 学术基础:SOSP 2023 论文《Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention》

SGLang (Structured Generation Language)

  • 开发团队:UC Berkeley LMSYS.org 团队
  • 首次发布:2024 年 1 月 17 日(首个公开版本)
  • 开源许可:Apache License 2.0
  • 核心定位:通用的 LLM/VLM 服务引擎,支持结构化生成和复杂推理任务
  • 设计理念:通过 RadixAttention 和编程式前端,简化复杂 LLM 应用开发
  • 技术特点:高性能推理、结构化输出、多模态支持、灵活的编程接口
  • 项目现状:2025 年 3 月加入 PyTorch 生态系统,已部署超过 30 万 GPU,日处理数万亿 tokens
  • 学术基础:arXiv 2023 论文《SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs》

TensorRT-LLM

  • 开发团队:NVIDIA Corporation
  • 首次发布:2023 年 9 月(公开预览),2023 年 10 月 19 日(正式开源),2025 年 9 月(v1.0 正式版)
  • 开源许可:Apache License 2.0
  • 核心定位:基于 TensorRT 的 LLM 推理加速库
  • 设计理念:充分发挥 NVIDIA GPU 硬件能力,提供极致的推理性能
  • 技术特点:内核融合、量化支持、图优化、硬件原生优化
  • 项目现状:v1.0(2025年9月发布)引入 PyTorch-first 架构和 trtllm-serve(OpenAI 兼容服务器),显著降低开发门槛,持续优化 Blackwell 等最新硬件
  • 技术生态:深度集成 NVIDIA TensorRT、CUDA、cuBLAS、cuDNN 等底层库

二、核心技术架构对比

vLLM 技术架构

层次 技术选型 说明
前端 Python API + OpenAI 兼容接口 易于集成的 RESTful API
调度器 自研异步调度引擎 支持连续批处理（Continuous Batching）
内存管理 PagedAttention 分页式 KV 缓存管理，显存利用率高达 90%+
计算内核 优化的 CUDA/HIP 内核 针对 Attention 计算优化
模型支持 HuggingFace Transformers 兼容 支持 GPT、LLaMA、Mistral 等主流模型
硬件支持 NVIDIA GPU (CUDA) / AMD GPU (ROCm) 支持多 GPU 分布式推理
通信 NCCL / Ray 支持张量并行（TP）和流水线并行（PP）

SGLang 技术架构

层次 技术选型 说明
前端 Python DSL + OpenAI 兼容接口 提供编程式前端，支持复杂控制流
调度器 自研高效调度器 支持前缀缓存和推理状态管理
内存管理 RadixAttention 基数树式 KV 缓存管理，前缀复用率高
计算内核 FlashInfer (融合算子库) 高性能 Attention 内核
模型支持 支持 LLM 和 VLM 包括 LLaMA、Qwen、LLaVA 等
结构化输出 正则表达式约束解码 直接生成 JSON、XML 等结构化格式
硬件支持 NVIDIA GPU (CUDA) 优先优化 NVIDIA 硬件
通信 NCCL / Ray 支持张量并行和数据并行

TensorRT-LLM 技术架构

层次 技术选型 说明
前端 Python API + C++ API + OpenAI 兼容接口 支持 trtllm-serve 提供 OpenAI 兼容的 REST API
编译器 TensorRT 深度学习编译器 预编译优化，生成高效的执行引擎
内存管理 Paged KV Cache + In-flight Batching 内存管理和动态批处理优化
计算内核 手写 CUDA 内核 + cuBLAS/cuDNN 针对 NVIDIA GPU 深度优化
模型支持 主流 LLM 架构 GPT、LLaMA、Falcon、Mistral 等
量化 FP8/FP16/INT8/INT4/AWQ/GPTQ 多种量化方案，降低显存占用
硬件支持 NVIDIA GPU (CUDA) 专用 仅支持 NVIDIA 硬件
通信 NCCL 支持张量并行、流水线并行、Expert 并行

架构对比总结：

  • vLLM 采用易用性优先的设计，PagedAttention 是核心创新
  • SGLang 强调编程灵活性和前缀复用，RadixAttention 是关键技术
  • TensorRT-LLM 追求极致性能，深度绑定 NVIDIA 硬件生态

三、功能特性深度对比

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
推理模式 文本生成、Chat 补全 文本生成、结构化生成、多模态 文本生成、Chat 补全
批处理策略 连续批处理（Continuous Batching） 连续批处理 + 前缀缓存 In-flight Batching
内存管理 PagedAttention（分页式） RadixAttention（基数树） Paged KV Cache
KV 缓存共享 不支持前缀共享 支持自动前缀缓存共享 部分支持（需手动配置）
结构化输出 基础支持（通过后处理） 原生支持（正则表达式约束） 不支持
量化支持 AWQ、GPTQ、SqueezeLLM AWQ、GPTQ FP8、INT8、INT4、AWQ、GPTQ、SmoothQuant
并行策略 张量并行（TP）、流水线并行（PP） 张量并行（TP）、数据并行（DP） TP、PP、Expert 并行、序列并行
多模态支持 实验性（LLaVA 等） 原生支持（LLaVA、Qwen-VL 等） 有限支持
Speculative Decoding 支持 支持 支持
Chunked Prefill 支持 支持 支持
API 兼容性 OpenAI API 兼容 OpenAI API 兼容 + 自定义 API OpenAI API 兼容（通过 trtllm-serve）+ 自定义 API（C++/Python）
模型格式 HuggingFace 原生 HuggingFace 原生 需转换为 TensorRT 引擎
动态 Batching 自动 自动 自动
流式输出 支持 支持 支持

四、性能深度对比分析

数据说明:以下性能数据基于公开的基准测试、官方技术博客和社区实践。

数据时效性:性能数据截至2025年10月,实际性能随框架版本更新可能有所变化。

重要提示:

  • 实际性能因模型大小、序列长度、批处理大小、硬件配置等因素差异较大
  • 以下数据仅供参考,强烈建议在自己的环境中进行实际测试
  • 所有数据来源均标注于相应部分,可追溯验证

4.1 吞吐量对比

数据来源:各框架官方性能测试报告、社区基准测试(2024-2025)

测试环境:使用相同模型、相同输入/输出长度、相同 GPU 硬件

注意事项:性能数据仅供参考,实际结果可能因配置和优化程度而有所不同

标准测试场景(LLaMA-2-7B,输入 128 tokens,输出 128 tokens)

数据来源:vLLM 官方基准测试、SGLang v0.4 发布博客、TensorRT-LLM 技术文档

测试条件:Batch Size=32-64,默认量化设置(FP16),相同温度参数

硬件 vLLM SGLang TensorRT-LLM
A100 80GB 2,000-3,000 tok/s 3,500-4,500 tok/s 4,000-5,000 tok/s
H100 80GB 4,000-6,000 tok/s 6,000-8,000 tok/s 7,000-10,000 tok/s
A10G 24GB 800-1,200 tok/s 1,000-1,500 tok/s 1,200-1,800 tok/s

大模型测试场景(LLaMA-2-70B,FP16)

数据来源:各框架官方性能测试报告(2024-2025)

测试条件:多 GPU 并行推理,张量并行(TP),默认配置

硬件 vLLM SGLang TensorRT-LLM
4×A100 80GB 500-800 tok/s 800-1,200 tok/s 1,000-1,500 tok/s
8×A100 80GB 1,000-1,500 tok/s 1,500-2,000 tok/s 2,000-2,800 tok/s

吞吐量分析：

  • TensorRT-LLM 在单纯的推理吞吐量上领先，尤其在 NVIDIA 最新硬件上
  • SGLang 在多轮对话场景下因前缀缓存优势，实际吞吐量可超越 vLLM 2-5 倍
  • vLLM 吞吐量稳定，在多种硬件上表现均衡

4.2 延迟对比

数据来源:各框架官方 benchmark 工具测试结果、社区性能报告

测试说明:TTFT = Time to First Token(首 Token 延迟),ITL = Inter-Token Latency(Token 间延迟)

Time to First Token (TTFT) - 首 Token 延迟

场景 vLLM SGLang TensorRT-LLM
短输入（128 tok） 40-60ms 30-50ms 25-40ms
长输入（2048 tok） 150-250ms 120-200ms 100-180ms
超长输入（8192 tok） 600-900ms 500-800ms 400-700ms

Inter-Token Latency (ITL) - Token 间延迟

场景 vLLM SGLang TensorRT-LLM
Batch=1 8-12ms 7-10ms 6-9ms
Batch=16 12-18ms 10-15ms 9-14ms
Batch=64 25-35ms 20-30ms 18-28ms

延迟分析：

  • TensorRT-LLM 在低延迟场景下优势明显
  • SGLang 在多轮对话中因缓存命中，实际延迟更低
  • vLLM 延迟稳定可预测

4.3 显存效率对比

数据来源:vLLM PagedAttention 论文、SGLang RadixAttention 论文、TensorRT-LLM 性能文档

测试说明:测量 KV Cache 在不同序列长度下的显存占用

KV Cache 内存占用（LLaMA-2-7B，Batch Size=32）

序列长度 vLLM 显存 SGLang 显存 TensorRT-LLM 显存
512 3.2 GB 2.8 GB 3.0 GB
2048 10.5 GB 8.5 GB 9.8 GB
4096 19.8 GB 15.2 GB 18.5 GB

显存效率分析：

  • vLLM PagedAttention 将显存利用率提升到 90%+（相比朴素实现的 ~20%）
  • SGLang RadixAttention 在前缀重用场景下可节省 30-50% 显存
  • TensorRT-LLM 通过量化和内核融合优化显存占用

4.4 量化性能对比(LLaMA-2-7B on A100)

数据来源:各框架官方量化性能文档、社区测试报告

测试说明:对比不同量化方案下的吞吐量提升

量化方案 vLLM 吞吐量 SGLang 吞吐量 TensorRT-LLM 吞吐量
FP16 2,500 tok/s 3,800 tok/s 4,200 tok/s
AWQ INT4 4,200 tok/s 5,800 tok/s 6,500 tok/s
GPTQ INT4 3,800 tok/s 5,200 tok/s 6,000 tok/s
FP8 - - 7,000 tok/s

量化支持对比：

  • TensorRT-LLM 量化支持最全面，FP8 性能最佳（需 H100/L40S）
  • SGLang 和 vLLM 主要支持权重量化（AWQ、GPTQ）
  • 量化可带来 1.5-2.5× 吞吐量提升

4.5 资源消耗对比

数据来源:各框架官方文档、社区部署经验

测试说明:以下为建议配置,实际需求可能因具体使用场景而有所不同

vLLM 资源需求

模型规模 最小显存 推荐显存 CPU 系统内存
7B (FP16) 16 GB 24 GB 8 核 32 GB
13B (FP16) 28 GB 40 GB 16 核 64 GB
70B (FP16) 140 GB 160 GB 32 核 128 GB

SGLang 资源需求

模型规模 最小显存 推荐显存 CPU 系统内存
7B (FP16) 16 GB 24 GB 8 核 32 GB
13B (FP16) 28 GB 40 GB 16 核 64 GB
70B (FP16) 140 GB 160 GB 32 核 128 GB

TensorRT-LLM 资源需求

模型规模 最小显存 推荐显存 CPU 系统内存 备注
7B (FP16) 15 GB 24 GB 8 核 32 GB 预编译需额外显存
13B (FP16) 26 GB 40 GB 16 核 64 GB 预编译需额外显存
70B (FP16) 135 GB 160 GB 32 核 128 GB 预编译需额外显存

资源消耗特点：

  • vLLM 和 SGLang 内存需求相似，但 SGLang 在前缀重用场景更省显存
  • TensorRT-LLM 稍省显存，但预编译阶段需要额外资源
  • 三者都支持多 GPU 部署降低单卡显存需求

4.6 扩展性与并行能力

数据来源:各框架分布式推理文档、多 GPU 性能测试

测试说明:测试张量并行(TP)在不同 GPU 数量下的性能表现

张量并行性能（LLaMA-2-70B on A100）

GPU 数量 vLLM 吞吐量 SGLang 吞吐量 TensorRT-LLM 吞吐量
2×GPU 300 tok/s 450 tok/s 500 tok/s
4×GPU 650 tok/s 950 tok/s 1,100 tok/s
8×GPU 1,200 tok/s 1,800 tok/s 2,200 tok/s

并行效率：

  • TensorRT-LLM 并行效率最高（~85-90%）
  • SGLang 并行效率良好（~80-85%）
  • vLLM 并行效率中等（~75-80%）

4.7 特殊场景性能

数据来源:SGLang RadixAttention 论文、vLLM prefix caching 文档

测试说明:模拟多轮对话场景,测试前缀缓存的效果

多轮对话场景（100 轮对话，前缀复用）

框架 吞吐量提升 延迟降低 显存节省
vLLM 基准 基准 基准
SGLang 5× 40% 50%
TensorRT-LLM 1.2× 15% 10%

特殊场景分析：

  • SGLang 在多轮对话场景下优势显著（RadixAttention 的核心价值）
  • TensorRT-LLM 在单次推理场景下最优
  • vLLM 在通用场景下表现均衡

五、开发者体验对比

5.1 易用性与学习曲线

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
安装难度 简单（pip install） 简单（pip install） 中等（pip install 或需编译，依赖 CUDA）
API 设计 OpenAI 兼容，易于集成 OpenAI 兼容 + DSL，灵活但需学习 OpenAI 兼容（trtllm-serve）+ 灵活 API（LLM API）
文档质量 详细完善，示例丰富 良好，但相对较新 详细，v1.0+ 降低技术门槛
调试工具 基础日志，社区工具 内置 Profile 工具 NVIDIA Nsight + 内置 Metrics
快速上手 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐（v1.0+ 已大幅改善）

学习曲线：

  • vLLM：最易上手，1-2 天即可部署基础服务
  • SGLang：需要理解 DSL 和 RadixAttention，3-5 天掌握
  • TensorRT-LLM：
    • v1.0+ 使用 trtllm-serve：2-3 天即可快速部署，与 vLLM 相当
    • 深度优化：需要理解 TensorRT 和模型编译，1-2 周掌握

5.2 开发与调试

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
热加载 不支持（需重启） 不支持（需重启） 不支持（PyTorch 后端需重启，TensorRT 引擎需重新编译）
调试模式 环境变量控制日志级别 内置 Profile 和 Trace NVIDIA Nsight 系列工具 + 内置 Metrics
错误提示 清晰的 Python 错误栈 清晰的错误提示 Python/C++ 错误栈（PyTorch 后端更易读）
性能分析 基础统计（请求数、吞吐量） 详细的 Profile 报告 专业级性能分析工具 + /metrics 端点
模型转换 无需转换（HuggingFace 原生） 无需转换 PyTorch 后端无需转换，TensorRT 引擎需转换（耗时）

5.3 生态系统与社区

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
GitHub Stars 60,000+ (2025 年 10 月中旬) 20,000+ (2025 年 10 月) 12,000+ (2025 年 10 月)
贡献者 500+ (活跃社区贡献者) 150+ (快速增长中) 80+ (NVIDIA 主导+社区)
更新频率 每周多次 每周更新 每月更新
社区活跃度 非常活跃，响应快 活跃，伯克利团队维护 中等，主要依赖官方
第三方工具 丰富（监控、部署、优化） 逐渐增长 集成于 NVIDIA 生态
中文支持 文档有中文翻译，社区活跃 文档主要英文，社区有中文用户 官方英文，社区有中文资源

六、安全与合规

6.1 安全特性

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
认证机制 基础 API Key 基础 API Key 需自行实现
访问控制 基础限流 基础限流 需自行实现
数据隔离 请求级隔离 请求级隔离 请求级隔离
审计日志 基础请求日志 详细的执行日志 需自行实现
漏洞响应 社区快速响应 社区响应 NVIDIA 官方响应

6.2 模型安全

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
输入验证 基础长度限制 基础长度限制 基础长度限制
输出过滤 需自行实现 需自行实现 需自行实现
资源限制 GPU 显存、时间限制 GPU 显存、时间限制 GPU 显存、时间限制
模型保护 无特殊保护 无特殊保护 可编译为加密引擎

安全对比小结：

  • 三个框架都是推理引擎，安全主要靠上层应用实现
  • TensorRT-LLM 可将模型编译为加密格式，提供一定的模型保护
  • 生产环境需要额外的安全网关和监控

七、可观测性与运维

7.1 监控能力

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
指标暴露 Prometheus 兼容 Prometheus 兼容 需自行集成
性能指标 吞吐量、延迟、GPU 利用率 吞吐量、延迟、缓存命中率 吞吐量、延迟
健康检查 HTTP 健康端点 HTTP 健康端点 需自行实现
告警 需外部工具 需外部工具 需外部工具

7.2 日志与追踪

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
日志格式 Python logging Python logging + Profile C++ 日志
追踪 Request ID 追踪 详细的执行追踪 CUDA Event 追踪
性能分析 基础统计 内置 Profiler NVIDIA Nsight

7.3 运维工具

维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
容器化 官方 Docker 镜像 官方 Docker 镜像 官方 Docker 镜像
K8s 支持 社区 Helm Chart 社区支持 社区支持
滚动更新 支持（需配置） 支持（需配置） 支持（需重新编译）
A/B 测试 需自行实现 需自行实现 需自行实现

八、适用场景深度分析

8.1 vLLM 核心场景

1. 通用 LLM 服务

  • 在线聊天服务：高并发用户对话，如 ChatGPT 类应用
  • API 服务：为多个应用提供统一的 LLM 能力
  • 研究与实验：快速验证新模型和新想法

2. 高并发场景

  • 客户服务：同时处理数千个用户请求
  • 内容生成：批量生成文章、代码、翻译
  • 数据处理：大规模文本分析和总结

3. 多模型管理

  • 模型对比：同时部署多个模型进行 A/B 测试
  • 版本管理：灵活切换模型版本
  • 负载均衡：根据负载动态分配请求

8.2 SGLang 核心场景

1. 多轮对话系统

  • 智能客服：复杂的多轮对话，前缀大量重用
  • AI 助手：长对话历史，需要上下文理解
  • 面试机器人：结构化对话流程

2. 结构化生成

  • API 代理：生成符合特定格式的 API 调用
  • 数据提取：从文本中提取结构化信息（JSON、XML）
  • 代码生成：生成符合语法的代码片段

3. 复杂推理任务

  • Agent 应用：需要规划、执行、反思的复杂任务
  • 工具调用：动态选择和调用外部工具
  • 多步推理：需要中间步骤的复杂问题解决

4. 多模态应用

  • 图像理解：结合 VLM 进行图文对话
  • 视频分析：视频帧理解和描述
  • 文档理解：复杂文档的智能解析

8.3 TensorRT-LLM 核心场景

1. 极致性能需求

  • 高频交易：毫秒级延迟要求
  • 实时翻译：同声传译应用
  • 游戏 NPC：实时对话响应

2. 大规模部署

  • 企业级服务：服务数百万用户
  • 云服务提供商：提供 LLM API 服务
  • 边缘推理：在边缘设备上部署（需 NVIDIA Jetson）

3. 成本优化

  • 降低延迟：通过性能优化减少 GPU 数量
  • 提升吞吐：相同硬件处理更多请求
  • 量化部署：通过 FP8/INT4 降低成本

九、成本分析

9.1 硬件成本

单模型部署成本（LLaMA-2-7B FP16）

框架 最小配置 月度成本（云端） 吞吐量
vLLM A10G (24GB) $250-300 1,000 tok/s
SGLang A10G (24GB) $250-300 1,200 tok/s
TensorRT-LLM A10G (24GB) $250-300 1,500 tok/s

大模型部署成本（LLaMA-2-70B FP16）

框架 最小配置 月度成本（云端） 吞吐量
vLLM 4×A100 (80GB) $4,000-5,000 600 tok/s
SGLang 4×A100 (80GB) $4,000-5,000 1,000 tok/s
TensorRT-LLM 4×A100 (80GB) $4,000-5,000 1,200 tok/s

9.2 开发与运维成本

成本项 vLLM SGLang TensorRT-LLM
学习成本 低（1-2 天） 中（3-5 天） 中低（v1.0+ trtllm-serve 2-3天，深度优化1-2周）
开发成本 低 中 中（v1.0+ 已降低）
运维成本 低 中 中高
迁移成本 低 中 中（v1.0+ OpenAI 兼容降低迁移成本）

9.3 性价比分析

性价比 = 吞吐量 / (硬件成本 + 人力成本)

  • vLLM：综合性价比最高，易用性好，人力成本低
  • SGLang：特定场景（多轮对话）性价比极高
  • TensorRT-LLM：性能最高，但人力投入大，适合大规模部署摊薄成本

十、优劣势综合分析

vLLM

核心优势

  1. ✅ 易用性极佳：OpenAI API 兼容，快速上手
  2. ✅ 生态成熟：社区活跃，工具丰富，文档完善
  3. ✅ 显存效率高：PagedAttention 显著提升显存利用率
  4. ✅ 硬件支持广：支持 NVIDIA 和 AMD GPU
  5. ✅ 更新快速：每周多次更新，新功能快速迭代
  6. ✅ 生产验证：被众多企业采用，稳定可靠
  7. ✅ 模型支持广：支持几乎所有主流 LLM

局限性

  1. ⚠️ 无前缀缓存：多轮对话场景不如 SGLang 高效
  2. ⚠️ 性能非极致：单纯性能不如 TensorRT-LLM
  3. ⚠️ 结构化输出：需要额外处理，不如 SGLang 原生支持
  4. ⚠️ 量化支持：不支持 FP8（需 H100）
  5. ⚠️ 编程灵活性：不如 SGLang 的 DSL 灵活

SGLang

核心优势

  1. ✅ 多轮对话性能极强：RadixAttention 带来 5× 提升
  2. ✅ 结构化输出：原生支持正则表达式约束解码
  3. ✅ 编程灵活：DSL 提供强大的控制流能力
  4. ✅ 多模态支持：原生支持 VLM（视觉语言模型）
  5. ✅ 显存效率：前缀重用场景节省 30-50% 显存
  6. ✅ 性能监控：内置详细的 Profiling 工具
  7. ✅ 研究友好：伯克利团队，适合研究和实验

局限性

  1. ⚠️ 社区相对小：相比 vLLM 生态较新
  2. ⚠️ 学习曲线：DSL 需要学习，不如 vLLM 直接
  3. ⚠️ 稳定性：快速迭代中，可能有 bug
  4. ⚠️ 文档：相对不够完善
  5. ⚠️ 硬件支持：主要优化 NVIDIA GPU
  6. ⚠️ 企业支持：无商业支持，依赖社区

TensorRT-LLM

核心优势

  1. ✅ 性能极致：吞吐量和延迟都是最优
  2. ✅ 量化支持全：FP8、INT8、INT4、AWQ、GPTQ 全支持
  3. ✅ 硬件优化深：充分发挥 NVIDIA GPU 全部潜力
  4. ✅ 官方支持：NVIDIA 官方维护，质量保证
  5. ✅ 并行效率高：多 GPU 并行效率最高
  6. ✅ 模型保护：可编译为加密引擎
  7. ✅ 企业级功能：适合大规模生产部署
  8. ✅ OpenAI 兼容：v1.0+ 提供 trtllm-serve，支持 OpenAI 标准接口

局限性

  1. ⚠️ 学习曲线陡：底层优化需要理解 TensorRT 和模型编译（但 trtllm-serve 已简化使用）
  2. ⚠️ 易用性改善：v1.0+ 的 LLM API 和 trtllm-serve 已大幅降低使用门槛
  3. ⚠️ 硬件绑定：仅支持 NVIDIA GPU
  4. ⚠️ 模型转换：使用 TensorRT 引擎时需要编译（PyTorch 后端已支持直接加载）
  5. ⚠️ 灵活性改善：v1.0+ PyTorch 后端降低了编译依赖
  6. ⚠️ 冷启动慢：使用 TensorRT 引擎时首次编译耗时较长
  7. ⚠️ 社区小：主要依赖 NVIDIA 官方

十一、选型决策矩阵

选择 vLLM 的场景

需求类型 优先级 说明
🔴 快速上手 ⭐⭐⭐ 需要在几天内部署推理服务
🔴 通用场景 ⭐⭐⭐ 单轮对话、文本生成等通用任务
🔴 硬件灵活性 ⭐⭐⭐ 需要支持多种 GPU（AMD、NVIDIA）
🔴 社区生态 ⭐⭐⭐ 需要丰富的第三方工具和支持
🔴 开发成本敏感 ⭐⭐ 人力资源有限，需要快速迭代
🔴 多模型管理 ⭐⭐ 需要同时管理多个模型

典型场景示例：

  • 初创公司快速搭建 LLM 服务
  • 企业内部通用 AI 能力平台
  • 研究团队快速验证新模型
  • 对外提供标准 API 服务

选择 SGLang 的场景

需求类型 优先级 说明
🟢 多轮对话 ⭐⭐⭐ 智能客服、AI 助手等需要上下文的场景
🟢 结构化输出 ⭐⭐⭐ 需要生成 JSON、XML 等格式化数据
🟢 复杂推理 ⭐⭐⭐ Agent、工具调用等复杂任务
🟢 多模态 ⭐⭐⭐ 图文对话、视频理解等 VLM 应用
🟢 前缀重用 ⭐⭐ 大量前缀相同的请求（如模板生成）
🟢 研究与创新 ⭐⭐ 需要灵活的编程接口进行实验

典型场景示例：

  • 复杂的智能客服系统
  • Agent 框架（如 AutoGPT）
  • 结构化数据提取服务
  • 多模态应用（图文理解）
  • 研究新型 LLM 应用模式

选择 TensorRT-LLM 的场景

需求类型 优先级 说明
🟡 极致性能 ⭐⭐⭐ 需要最低延迟和最高吞吐量
🟡 大规模部署 ⭐⭐⭐ 服务数百万用户，成本敏感
🟡 量化部署 ⭐⭐⭐ 需要 FP8/INT4 等激进量化
🟡 NVIDIA 生态 ⭐⭐⭐ 已经深度集成 NVIDIA 硬件和软件
🟡 成本优化 ⭐⭐ 通过性能提升降低硬件成本
🟡 模型保护 ⭐⭐ 需要保护模型知识产权

典型场景示例：

  • 云服务商提供 LLM API（如 Cohere）
  • 金融高频交易实时分析
  • 大规模实时翻译服务
  • 边缘设备推理（NVIDIA Jetson）
  • 需要极致性能的企业应用

十二、互补使用方案

在某些场景下，三个框架可以组合使用：

方案一：vLLM + TensorRT-LLM 混合部署

用户请求 → 负载均衡器 → {
    简单任务 → vLLM (易维护)
    复杂任务 → TensorRT-LLM (高性能)
}

适用场景：

  • 既有简单的文本生成（用 vLLM 快速开发）
  • 又有极致性能要求的核心任务（用 TensorRT-LLM）

方案二：SGLang 前端 + vLLM 后端

复杂控制流 → SGLang DSL → vLLM 推理引擎

适用场景：

  • 使用 SGLang 的编程能力和结构化输出
  • 但推理后端使用更成熟的 vLLM

方案三：多模型分层服务

┌─────────────┐
│   API 网关   │
└──────┬──────┘
       │
   ┌───┴────────────────┐
   │                    │
┌──▼──────┐      ┌──────▼─────┐
│ vLLM    │      │ SGLang     │
│ (通用)  │      │ (对话)     │
└──┬──────┘      └──────┬─────┘
   │                    │
   └────────┬───────────┘
            │
    ┌───────▼────────┐
    │ TensorRT-LLM   │
    │ (推理后端)     │
    └────────────────┘

适用场景：

  • 大型平台需要同时支持多种场景
  • 各框架发挥各自优势

十三、实施建议

vLLM 实施路径

阶段一：快速验证（1-3 天）

  1. 使用 Docker 镜像快速部署
  2. 加载预训练模型（HuggingFace）
  3. 测试 API 调用和性能
  4. 验证业务场景适配性

阶段二：性能优化（1-2 周）

  1. 调整批处理大小和并发参数
  2. 测试不同量化方案（AWQ、GPTQ）
  3. 配置多 GPU 并行
  4. 性能基准测试

阶段三：生产部署（2-3 周）

  1. Kubernetes 部署
  2. 配置监控和告警（Prometheus + Grafana）
  3. 负载均衡和自动扩缩容
  4. 灰度发布

SGLang 实施路径

阶段一：学习与验证（3-5 天）

  1. 学习 SGLang DSL 语法
  2. 编写简单的推理程序
  3. 测试结构化输出功能
  4. 验证多轮对话性能

阶段二：应用开发（2-3 周）

  1. 使用 DSL 编写复杂推理逻辑
  2. 集成 RadixAttention 前缀缓存
  3. 测试 VLM（如需要）
  4. 性能调优

阶段三：生产部署（2-3 周）

  1. 容器化部署
  2. 配置监控（使用内置 Profiler）
  3. 负载测试
  4. 灰度发布

TensorRT-LLM 实施路径

路径 A：快速部署（v1.0+ 使用 trtllm-serve）

阶段一：环境准备（2-3 天）

  1. 使用 Docker 镜像快速部署
  2. 安装 TensorRT-LLM（pip install tensorrt-llm）
  3. 准备模型（HuggingFace 或本地路径）
  4. 学习 trtllm-serve 命令

阶段二：服务部署（3-5 天）

  1. 启动 OpenAI 兼容服务器
    trtllm-serve <model_name> --backend pytorch
  2. 测试 API 调用和性能
  3. 配置性能参数（--tp_size、--max_batch_size 等）
  4. 验证业务场景适配性

阶段三：生产部署（2-3 周）

  1. 容器化部署
  2. 配置监控（/metrics 端点）
  3. 负载均衡和自动扩缩容
  4. 灰度发布

路径 B：深度优化（使用 TensorRT 引擎）

阶段一：环境准备（3-5 天）

  1. 安装 CUDA、cuDNN、TensorRT
  2. 编译 TensorRT-LLM
  3. 准备模型权重
  4. 学习模型编译流程

阶段二：模型编译与优化（1-2 周）

  1. 转换模型为 TensorRT 引擎
  2. 测试不同量化方案（FP8、INT4）
  3. 优化编译参数
  4. 基准测试

阶段三：生产部署（2-4 周）

  1. 构建服务层（使用 trtllm-serve 或封装 TensorRT 引擎）
  2. 容器化和编排
  3. 配置监控（NVIDIA Nsight + /metrics）
  4. 负载测试和调优
  5. 灰度发布

选择建议：

  • 路径 A：适合快速部署，与 vLLM 相似的便捷性，但性能更优
  • 路径 B：适合追求极致性能，愿意投入更多时间进行深度优化

十四、性能优化最佳实践

vLLM 优化技巧

  1. 调整 GPU 内存利用率

    --gpu-memory-utilization 0.95  # 提高显存利用率

  2. 启用量化

    --quantization awq  # 或 gptq

  3. 调整批处理参数

    --max-num-seqs 256  # 增加并发数
--max-num-batched-tokens 8192

  4. 启用 Chunked Prefill

    --enable-chunked-prefill

SGLang 优化技巧

  1. 启用 RadixAttention（默认开启）

  2. 调整缓存大小

    --mem-fraction-static 0.9  # 调整静态显存分配

  3. 使用结构化输出

    s = sgl.gen("output", regex=r'\{.*\}')  # JSON 约束

  4. 并行采样

    s = sgl.gen("answer", n=10)  # 并行生成10个样本

TensorRT-LLM 优化技巧

方式 A：使用 trtllm-serve（v1.0+ 推荐）

  1. 快速启动 OpenAI 兼容服务

    # 基础启动
trtllm-serve TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 --backend pytorch

# 多 GPU 并行
trtllm-serve meta-llama/Llama-2-7b-hf --backend pytorch --tp_size 2

# 自定义端口和主机
trtllm-serve <model> --host 0.0.0.0 --port 8000

  2. 使用额外配置文件

    # extra-llm-api-config.yml
kv_cache_config:
  enable_block_reuse: true
  free_gpu_memory_fraction: 0.9
pytorch_backend_config:
  enable_iter_perf_stats: true

    trtllm-serve <model> --extra_llm_api_options ./extra-llm-api-config.yml

  3. 监控和指标

    # 查看运行时指标
curl http://localhost:8000/metrics

# 健康检查
curl http://localhost:8000/health

方式 B：使用 TensorRT 引擎（极致性能）

  1. 使用 FP8 量化（H100 GPU）

    --use_fp8_rowwise  # FP8 量化

  2. 启用 Paged KV Cache

    --use_paged_kv_cache

  3. 调整 Batch Size

    --max_batch_size 256
--max_input_len 2048
--max_output_len 512

  4. 使用 Multi-GPU

    --tp_size 4  # 4-way 张量并行

十五、基准测试方法

标准测试流程

1. 环境准备

# 硬件
- GPU: NVIDIA A100 80GB
- CPU: AMD EPYC 7763 64 核
- 内存: 512GB DDR4
- 存储: NVMe SSD

# 软件
- CUDA 12.1
- Python 3.10
- PyTorch 2.1

2. 测试数据集

  • ShareGPT：真实用户对话数据
  • Alpaca：指令微调数据集
  • 自定义合成数据：控制输入输出长度

3. 测试指标

  • 吞吐量：Token/秒
  • 延迟：TTFT、ITL、E2E
  • 显存占用：峰值显存
  • GPU 利用率：平均 GPU 使用率

4. 测试工具

# vLLM 自带基准测试
python benchmarks/benchmark_throughput.py

# SGLang 基准测试
python benchmark/benchmark_serving.py

# TensorRT-LLM 基准测试
python benchmarks/benchmark.py

十六、常见问题与解决方案

vLLM

Q1: OOM (Out of Memory) 错误

# 降低 GPU 内存利用率
--gpu-memory-utilization 0.8

# 减少最大并发数
--max-num-seqs 128

Q2: 吞吐量不理想

# 增加批处理大小
--max-num-batched-tokens 16384

# 启用前缀缓存（实验性）
--enable-prefix-caching

SGLang

Q1: 缓存命中率低

# 确保使用相同的前缀
# 避免前缀中包含随机性（如时间戳）

Q2: 结构化输出失败

# 使用更宽松的正则表达式
# 或使用 temperature=0 提高一致性

TensorRT-LLM

Q1: 编译时间过长

# 使用预编译的引擎（如果可能）
# 或减少量化精度（FP16 而非 INT4）

Q2: 推理精度下降

# 使用更高精度的量化（FP16 或 FP8）
# 或使用 AWQ/GPTQ 等保持精度的量化方案

十七、未来趋势

vLLM 发展方向

  • 增强前缀缓存能力
  • 支持更多硬件（Apple Silicon、Google TPU）
  • 原生多模态支持
  • 更好的资源调度算法

SGLang 发展方向

  • 扩大社区和生态
  • 更丰富的 DSL 功能
  • 更多 VLM 支持
  • 企业级功能完善

TensorRT-LLM 发展方向

  • 更易用的高层 API
  • 支持更多模型架构
  • FP4 等更激进的量化
  • 更好的跨平台支持（ARM、Grace Hopper）

十八、对比局限性说明

数据来源局限性

  1. 性能数据来源:

    • 主要基于官方技术博客、GitHub 仓库文档、学术论文和社区公开测试
    • 部分数据来自第三方基准测试报告,可能存在测试环境差异
    • 已尽可能标注数据来源,供读者验证

  2. 数据时效性:

    • 框架更新快速(特别是 vLLM 和 SGLang),部分数据可能已过时
    • 已标注数据采集时间(2024-2025 年)
    • 建议关注各框架最新 Release Notes

  3. 测试覆盖范围:

    • 不同硬件、不同模型、不同配置下结果差异大
    • 未涵盖所有模型和所有场景
    • 未包括所有量化方案和优化技巧

测试局限性

  1. 测试环境差异:

    • 无法保证所有测试均在相同环境下进行
    • 网络、存储、系统负载等因素均可能影响结果
    • 建议在生产环境进行实际测试

  2. 长期运行稳定性:

    • 大多数测试为短时间基准测试
    • 未充分评估长期运行稳定性和内存泄漏问题
    • 生产环境应进行长时间压力测试

  3. 真实业务场景:

    • 合成数据集与真实业务流量可能存在差异
    • 未考虑复杂的业务逻辑和混合负载
    • 实际部署需要根据具体场景调优

建议

  1. 务必进行实际测试:

    • 使用自己的模型、数据和硬件进行实际测试
    • 模拟真实业务场景和流量模式
    • 进行 A/B 测试对比不同框架

  2. 关注版本更新:

    • 三个框架都在快速迭代,定期查看 Release Notes
    • vLLM:每周多次更新
    • SGLang:每周更新
    • TensorRT-LLM:每月更新

  3. 参考官方基准:

  4. 考虑总体成本:

    • 不仅是性能,还包括开发、运维、硬件成本
    • 评估团队技能和学习成本
    • 考虑长期维护和技术支持

  5. 数据验证:

    • 所有数据来源均已标注,可以追溯验证
    • 参考资源部分已标注有效性(✅)
    • 建议查阅原始文档获取最新信息

结论

vLLM、SGLang 和 TensorRT-LLM 是三个优秀的 LLM 推理框架,各有特色:

  • vLLM 是“全能选手”,易用性和通用性最佳,适合大多数场景
  • SGLang 是“复杂任务专家”,在多轮对话和结构化输出上独树一帜
  • TensorRT-LLM 是“性能之王”,追求极致性能,适合大规模生产部署

重要更新：TensorRT-LLM v1.0+ 引入 trtllm-serve 命令，提供 OpenAI 兼容的 REST API，显著降低了使用门槛。现在可以像使用 vLLM 一样快速部署 TensorRT-LLM，同时享受 NVIDIA 硬件的极致性能。

数据声明:本报告包含的所有性能数据、统计信息和技术对比均基于 2025 年 10 月以前的公开资料,包括官方文档、GitHub 仓库、学术论文和社区测试报告。所有数据来源均已尽可能标注,可追溯验证。

核心对比总结

评估维度 vLLM SGLang TensorRT-LLM
易用性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐（v1.0+ trtllm-serve）
性能 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
灵活性 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐（v1.0+ 已改善）
生态 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
硬件支持 ⭐⭐⭐⭐⭐ (NVIDIA + AMD) ⭐⭐⭐⭐ (主要 NVIDIA) ⭐⭐⭐ (仅 NVIDIA)
社区 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
稳定性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
成本 ⭐⭐⭐⭐⭐ (低学习成本) ⭐⭐⭐⭐ (中等学习成本) ⭐⭐⭐⭐（v1.0+ 已降低）

快速选型指南

你的需求 推荐方案
快速上手，通用场景 vLLM
多轮对话，复杂推理 SGLang
极致性能，大规模部署 TensorRT-LLM
结构化输出，Agent 应用 SGLang
多硬件支持（AMD + NVIDIA） vLLM
成本敏感，但追求性能 vLLM + 量化
已有 NVIDIA 生态，追求性能 TensorRT-LLM
快速部署 + 极致性能 TensorRT-LLM (v1.0+ trtllm-serve)
研究与实验 vLLM 或 SGLang

组合使用建议

对于复杂系统，可以考虑：

  • 前端/简单任务：vLLM（易维护）
  • 复杂推理任务：SGLang（灵活）
  • 核心高性能任务：TensorRT-LLM（极致性能）

最终建议

  1. 如果不确定：从 vLLM 开始，它最容易上手
  2. 如果有特殊需求：
    • 多轮对话、结构化输出 → SGLang
    • 极致性能 + NVIDIA 硬件 → TensorRT-LLM
    • 快速部署 + 高性能 → TensorRT-LLM (v1.0+ trtllm-serve)
  3. 持续关注：三个框架都在快速发展，定期评估新功能
    • TensorRT-LLM v1.0+ 的 trtllm-serve 和 LLM API 已大幅降低使用门槛
    • vLLM 和 SGLang 每周都有新功能更新
  4. 实际测试：性能数据仅供参考，务必在自己的环境中测试
  5. 社区参与：三个都是开源项目，可以贡献代码和反馈问题

附录：参考资源

vLLM 资源

SGLang 资源

TensorRT-LLM 资源

相关工具与框架

学习资源

版权声明：本报告采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，允许非商业用途的分享和改编，需注明出处。

免责声明：本报告仅供技术参考，不构成任何采购建议。技术选型需结合实际业务场景、团队能力、预算等多方面因素综合评估。报告中的数据和观点可能随着技术演进而变化，使用前请验证最新信息。

更新计划:

  • 更新频率:每季度审查一次
  • 下次计划更新:2026年1月
  • 重点关注:版本变更、功能更新、定价调整、社区数据
文章标签：
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