大语言模型推理系统对比研究
推理框架的选型直接影响大语言模型的性能、部署灵活性与成本，需结合业务需求、硬件资源与接口兼容性多维度权衡。
在大语言模型应用落地过程中，推理框架的选择至关重要。不同框架在模型兼容性、量化支持、KV-Cache 管理、并发调度、部署能力等方面各有优势。下文将系统梳理主流推理框架的核心特性，帮助开发者高效选型。
下表简明对比了主流大语言模型推理框架的核心特性，便于快速选型。
| 特性/框架 | vLLM | SGLang | TGI | llama.cpp |
|---|---|---|---|---|
| 模型兼容性 | 支持主流自回归模型，兼容 OpenAI API | 支持多种开源模型，结构化输出 | 支持主流大模型，分布式部署 | 专为 LLaMA 系列设计，兼容 OpenAI API |
| 量化支持 | 支持多种量化（AutoAWQ、bitsandbytes） | 依赖后端，量化支持有限 | 丰富量化方案，支持多格式 | 原生 GGUF，多种低比特量化 |
| KV-Cache 管理 | PagedAttention 分页，Prefix 复用 | 跨请求缓存，RadixAttention | 分页缓存，流水线并行 | 基础缓存，独立请求 |
| 并发与吞吐 | 连续批处理，高并发高吞吐 | 动态拼批，多线程并发 | 批处理，分布式并发 | 并发有限，适合低并发 |
| 本地/云端部署 | GPU/CPU，支持容器化 | 多平台，K8s/Docker | 多后端，企业级云原生 | 轻量级，跨平台本地部署 |
| 接口兼容性 | 完全兼容 OpenAI API | 类 OpenAI/结构化输出 | RESTful API，社区适配 OpenAI | OpenAI API，Python 嵌入 |
推理框架对比概述
推理框架的核心特性决定了其在不同场景下的适用性。开发者在选型时，应关注模型兼容性、量化支持、KV-Cache 管理、GQA/MQA 支持、并发调度、本地与云端部署能力及接口集成等关键维度。
推理框架选型流程
实际应用中，推理框架的选型需结合模型规模、部署环境、接口需求等多维度因素。推荐参考如下流程：
- 部署硬件：如主要为 CPU 或 Apple Silicon，优先考虑 llama.cpp 或 vLLM(CPU)；如具备 NVIDIA/AMD GPU，vLLM、TGI、SGLang 均可充分利用加速。
- 模型规模：小于约 7B 的模型，llama.cpp 足以胜任且支持高效量化；大模型推荐 GPU 驱动的 vLLM 或 TGI，吞吐与资源利用更优。
- 接口兼容性：需无缝对接 OpenAI API，优选 vLLM 或 llama.cpp；需结构化输出或工具调用，SGLang 原生支持。
- 吞吐与并发：高并发场景优选 vLLM、TGI，支持连续批处理和并行解码；llama.cpp 适合低并发或嵌入式部署。
- 量化需求：极致量化可选 TGI 或 llama.cpp，二者支持多种低比特格式；vLLM 支持即时量化，持续迭代中。
- 部署环境：云端容器化优选 TGI（企业级方案）、vLLM（高度定制）、SGLang（编排灵活）；本地轻量部署优选 llama.cpp。
实际选型建议结合上述决策节点综合考虑，并结合业务需求做测试验证。
成本与容量规划公式
推理系统的成本与容量规划需结合模型参数、硬件资源与业务并发需求。下述公式可用于初步估算相关资源需求和成本。
显存需求估算：
$$ \text{总显存} \approx \text{模型参数量（以 FP16/FP32 存储时）} + \text{并发} \times \text{每请求显存} $$
其中，每请求显存可近似为：
$$ \text{并发数量} \times (\text{prompt 长度} \times \text{隐层维度} \times 4,\text{bytes}) $$
例如，若模型占用 $M_\text{model}$ GB，输入长度为 $L$，隐层维度 $D$，每步需存储键值（$\sim 2 \times D$），则额外显存约为：
$$ \text{并发} \times L \times D \times 2 \times 4,\text{bytes} $$
最大并发估算：
$$ \text{并发最大值} \approx \left\lfloor \frac{\text{GPU 显存总量} - M_{\text{model}}}{L \times D \times 8,\text{bytes}} \right\rfloor $$
（8 bytes 考虑 Q/K/V）
吞吐量估算：
$$ \text{吞吐} \approx \frac{\text{并发} \times \text{平均每请求输出 Token 数}}{\text{平均响应时间}} $$
成本计算：
$$ \text{成本} = \text{使用时长（小时）} \times \text{每小时价格（元）} \times \text{实例数} + \text{存储成本} $$
例如，N 卡 GPU 集群成本约为：
$$ N \times \text{GPU 单价/小时} \times \text{工作时长} $$
可通过模拟并发和批次规模计算总 Token 处理量，进一步估算单 Token 成本或 QPS 成本。
线程/实例规模：
对于 CPU 推理，可用线程数 $T$ 影响并发度和延迟。一般有：
$$ \text{吞吐} \propto \min(\text{并发}, T) $$
对容器化部署，可用水平扩展来增加实例数 $N_\text{inst}$，总代价 $\propto N_\text{inst}$。
以上公式为概念性估算，建议结合实际模型和硬件特性校准，并通过实测性能曲线（并发 vs 吞吐、显存 vs 输入长度）进行精确规划。
总结
本文系统梳理了主流大语言模型推理框架的核心特性与选型流程，涵盖模型兼容性、量化支持、KV-Cache 管理、并发调度、本地与云端部署能力、接口集成等关键维度。实际选型时，建议结合业务需求、硬件资源与性能目标，充分测试各框架在目标场景下的表现，选择最优方案以实现高效、稳定、可扩展的推理服务。