vLLM与llama.cpp对比评测 | AI生成和翻译
概述
vLLM 和 llama.cpp 都是高效推理和服务大语言模型的热门开源工具，但它们的应用场景有所不同。vLLM 是一个基于 Python 的服务引擎，针对 GPU 上的高吞吐量批量推理进行了优化，非常适合生产级应用。llama.cpp 则是一个轻量级的 C++ 库，专注于便携式和低资源推理，支持包括 CPU 和边缘设备在内的多种硬件。以下是它们在关键维度上的详细比较。
对比表格
| 维度 | vLLM | llama.cpp |
|---|---|---|
| 主要用途 | 高性能 LLM 服务，支持批处理和 OpenAI 兼容 API，适用于并发请求。 | GGUF 量化模型的高效推理引擎，强调便携性和低延迟单次推理。 |
| 实现方式 | 基于 Python 和 PyTorch 后端；依赖 CUDA 进行加速。 | C++ 核心，提供 Python/Rust 等语言绑定；使用 GGML 进行量化和加速。 |
| 硬件支持 | NVIDIA GPU；在多 GPU 设置和张量并行方面表现出色。CPU 支持有限。 | 广泛支持：CPU、NVIDIA/AMD GPU、Apple Silicon，甚至移动/嵌入式设备。 |
| 性能表现 | 高并发场景优势明显：相比 Hugging Face Transformers 吞吐量提升高达 24 倍；在多 RTX 3090 上运行 Llama 70B 模型可达 250-350 tokens/秒；在 4x H100 上性能提升 1.8 倍。在单张 RTX 4090 上对 Qwen 2.5 3B 模型的基准测试中，16 个并发请求时速度提升约 25%。 | 单/低并发场景表现强劲：在单张 RTX 4090 上对 Qwen 2.5 3B 模型的单次请求速度稍快；CPU 回退能力良好，但在批处理/多 GPU 方面表现较弱。 |
| 易用性 | 中等：GPU 服务器快速设置，但需要 Docker/PyTorch 环境；模型切换需重启服务。 | 较高：简单的 CLI/服务器模式；通过 Docker 轻松实现量化和部署；本地运行对初学者友好。 |
| 可扩展性 | 企业级优秀：通过 PagedAttention 高效管理 KV 缓存内存，支持高负载。 | 中小规模良好：具备生产就绪的服务器模式，但对大规模并发优化不足。 |
| 资源效率 | 专注 GPU：VRAM 利用率高，但需要强大硬件；不适合低资源环境。 | 轻量级：可在消费级硬件/边缘设备运行；量化技术使 CPU 能运行小于 1GB 的模型。 |
| 社区与生态 | 快速发展；频繁更新支持新模型/硬件。 | 生态庞大；开箱即用支持 100+ 模型；量化调优活跃。 |
核心差异与选型建议
- 选择 vLLM 的场景：适用于高并发生产环境，当 GPU 资源充足时其批处理和内存优化优势显著。
- 选择 llama.cpp 的场景：适合本地开发、离线推理或资源受限环境，在硬件兼容性和易用性方面更具优势。
- 权衡要点：vLLM 以可移植性为代价追求速度和规模；llama.cpp 强调易用性但在高要求场景下会牺牲部分吞吐量。对于混合需求，可选用基于 llama.cpp 的 Ollama 等工具作为折中方案。
参考资料
- vLLM vs Llama.cpp vs Ollama：多 GPU LLM 性能对比
- vLLM vs Ollama vs Llama.cpp：生产环境如何选择？
- llama.cpp 与 vllm 性能对比
- vLLM 与 llama.cpp 对比讨论