推理引擎选型与基准压测咨询
结合您的真实业务流量，使用 GuideLLM 等工具对 vLLM / SGLang 做对比压测，输出选型结论、参数调优与硬件配比建议。
推理引擎选型与基准压测咨询
结合您的真实业务流量，使用 GuideLLM 等工具对 vLLM / SGLang 做对比压测，输出选型结论、参数调优与硬件配比建议。
如何读懂基准测试
独立基准（如 Modal 的 LLM Engineer's Almanac）在十余款模型、10 种输入/输出长度组合上，于 NVIDIA GPU 默认配置下对比 vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM，结论很直接：两者性能相当，差异主要在于谁更快交付你需要的特性。以 Llama 3.1 8B 单卡 H100、默认配置为例（取首 token 仍在 1 秒内的 p95 最高请求速率）：
| 负载（输入/输出 token） | 典型场景 | vLLM 吞吐 | SGLang 吞吐 | vLLM TTFT(p95) | SGLang TTFT(p95) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1024 / 128 | RAG、摘要 | 17.08 req/s | 16.88 req/s | 0.52s | 0.83s |
| 128 / 1024 | 代码生成 | 5.34 req/s | 6.50 req/s | 0.82s | 0.87s |
| 2048 / 2048 | 长对话 | 1.23 req/s | 1.25 req/s | 0.65s | 0.74s |
注意：上述测试使用随机片段作提示词，请求间几乎不共享前缀，因此未能体现聊天/Agent 场景下的前缀复用收益；且为单副本默认配置，调优后结果会变化。
我们的方法
- 用您自己的业务流量做压测（最佳基准就是你的真实负载）；
- 借助 GuideLLM 等工具，对两款引擎跑真实提示词，实测吞吐与延迟；
- 结合负载形态、硬件（NVIDIA / AMD / Intel / TPU）、生态依赖，输出选型与参数调优、硬件配比建议。
需要了解本服务的详细方案与报价？请拨打 400-9696-513 或 在线留言，我们将在第一时间与您联系。