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大模型推理引擎—从vLLM到llama.cpp的推理加速技术全解析.docx
资料介绍
大模型推理引擎—从vLLM到llama.cpp的推理加速技术全解析
2026年8月
引言：推理引擎的重要性
大模型的推理效率直接影响用户体验和运营成本。一个优化的推理引擎可以在相同硬件上实现数倍的吞吐量提升和延迟降低。2026年，推理引擎已成为大模型工程化的核心技术组件，vLLM、llama.cpp、TensorRT-LLM、SGLang等引擎各具特色。
主流推理引擎
vLLM
vLLM是最广泛使用的云端推理引擎，其核心创新是PagedAttention——将KV Cache分页管理，消除显存碎片，实现接近零浪费的显存利用。vLLM引入连续批处理机制，动态调度请求，在吞吐量和延迟之间取得平衡。
2026年，vLLM 0.7原生支持FP8 KV Cache格式，长上下文推理时显存占用减半。配合Prefix Caching技术，可复用系统提示词的KV状态，在命中时节省85%-95%的计算成本。
llama.cpp
llama.cpp是端侧推理的王者，专注于CPU推理和边缘设备部署。纯CPU推理性能优异，支持AVX2/AVX512/ARM NEON指令集加速。GGUF格式将模型打包为单文件，支持多种量化级别。
在MacBook Pro M3 Max上，Q4_K_M量化的Llama-3-8B达到42 tokens/s，超过人类阅读速度。llama.cpp原生支持Apple Silicon的Metal GPU加速和Qualcomm Hexagon DSP加速。
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| 1789269367大模型推理引擎—从vLLM到llama.cpp的推理加速技术全解析.docx | 38K |
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