一、为什么框架比显卡更影响体验
很多团队遇到"显卡不差但并发上不去、首字延迟很长"的问题，最后发现瓶颈在推理框架。原因很简单：大模型推理不是"一次算完"，而是每个 token 都要走一遍前向计算，框架如何调度请求、如何管理显存，直接决定了同样的卡能扛多少并发。
选框架前先明确三个指标：吞吐量（每秒能出多少 token）、首字延迟（用户等多久看到第一个字）、并发数（同时服务多少人）。三者互相牵制，没有万能解。
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二、vLLM：生态最广的通用选择
vLLM 是目前使用最广的开源推理框架，核心优势是PagedAttention 显存管理与连续批处理：
- 显存利用率高：把 KV 缓存按页管理，减少碎片，同样显存能开更大并发；
- 吞吐强：连续批处理让不同长度的请求混跑，GPU 利用率高；
- 兼容性好：支持的模型多、社区活跃、文档齐全；
- 适合：通用对话、知识库问答、需要快速上线且模型多样的场景。
显存与模型规模的匹配可参考一台GPU服务器能跑多大的AI模型。
三、SGLang：高并发与复杂流程的利器
SGLang 的强项是前缀缓存与结构化生成：
- RadixAttention 前缀缓存：多轮对话或固定系统提示词场景下，重复前缀只算一次，延迟明显下降；
- 结构化输出：原生支持约束解码，适合要输出 JSON 的业务；
- 适合：多轮对话、Agent 流程、固定提示词的批处理任务；
- 注意：生态与模型覆盖不如 vLLM 广，冷门模型可能要先适配。
四、TensorRT-LLM：极致性能但门槛高
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 官方的推理优化方案，追求极致的低延迟与高吞吐：
- 深度优化：算子融合、量化支持完善，单位算力产出高；
- 代价：需要针对模型与显卡做编译，流程重、适配成本高；
- 适合：模型固定、访问量大、对延迟敏感的生产环境；
- 不适合：模型频繁更换、团队缺乏深度调优能力的情况。
五、框架对硬件的具体要求
- 显存：决定能开多大模型与多少并发，是首要指标；
- 显卡代际：新框架对新卡的优化更好，老卡可能不支持某些加速特性；
- 量化支持：INT8、FP8 等量化能省显存，但要确认框架与卡都支持；
- CPU 与内存：负责 tokenize、调度与结果拼装，太弱会成为瓶颈；
- 网络：多机多卡部署时，节点间通信带宽直接影响扩展效率。
多机多卡的组网方案可参考GPU服务器网络配置指南。
六、选型的判断标准
- 模型是否固定：固定优先 TensorRT-LLM，多变优先 vLLM；
- 是否多轮对话：多轮与固定提示词优先 SGLang；
- 团队能力：没有专职调优人员，先上 vLLM 跑通再优化；
- 业务目标：追求单请求低延迟，还是追求整体吞吐，方向不同选择不同；
- 显存预算：显存紧张时优先选显存管理更省的框架。
七、部署时的常见坑
- 显存溢出：并发开太大导致 OOM，要按显存反推最大并发，参考GPU显存不够怎么办；
- 只测单请求：单请求快不代表并发好，务必做并发压测；
- 忽略散热：长时间高负载下 GPU 降频，吞吐会掉，参考GPU服务器散热方案；
- 没做监控：显存、利用率、排队长度都要监控，否则故障时无从下手；
- 版本不匹配：驱动、CUDA、框架版本三者要成套，装卡参考服务器怎么装显卡。
八、结语
推理框架的选择本质是在吞吐、延迟、成本之间找平衡：通用场景选 vLLM，多轮与结构化场景选 SGLang，模型固定且量大再考虑 TensorRT-LLM。今朝恒业可提供大模型推理服务器的 GPU 选型、整机配置与部署支持，按模型规模与并发目标出具方案。
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