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将SGLANG，VLLM和TENSORRT-LLM与GPT-OSS-1220B
比较SGLANG，VLLM和TENSORRT-LLM性能基准，可在NVIDIA H100 GPU上提供GPT-OSS-1220B。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
LLM推理框架的生态系统一直在迅速增长。随着模型变得更大，越来越有能力，为它们提供动力的框架被迫保持步伐，从而优化从延迟到吞吐量到记忆效率的所有内容。对于开发人员，研究人员和企业，框架的选择都会极大地影响性能和成本。
在此博客中，我们通过比较sglang，vllm和tensorrt-llm将这些注意事项汇总在一起。我们评估在2倍NVIDIA H100 GPU上提供GPT-OSS-1220b时的表现。结果突出了每个框架的独特优势，并提供了根据您的工作量和硬件进行选择的实用指导。
sglang vllm tensorrt-llm gpt-oss-1220b 2x nvidia h100 gpus框架的概述
sglang：sglang是围绕结构化生成的想法而设计的。它带来了独特的抽象，例如radixattention和专门的国家管理，使其能够为交互式应用提供较低的延迟。当工作负载需要精确控制输出时，例如生成结构化数据格式或使用代理工作流程时，这使得Sglang特别有吸引力。
sglang：vllm：VLLM已将自己确立为领先的开源推理框架之一，用于大规模提供大型语言模型。它的关键优势在于吞吐量，由持续批处理和通过pagedeation的有效内存管理提供动力。它还为诸如INT8，INT4，GPTQ，AWQ和FP8之类的量化技术提供了广泛的支持，这是对于那些需要在许多并发请求中每秒最大化令牌的人来说，它是一种多功能的选择。
vllm： tensorrt-llm：