SGLang и LMDeploy находятся на пике производительности среди LLM-ускорителей, показывая 16 200 токенов в секунду на GPU H100. vLLM, хотя и уступает с 12 500 токенами в секунду, по-прежнему остается важным игроком благодаря своей зрелой экосистеме. Разница в 29% в пропускной способности может привести к экономии около $15 000 в месяц при обработке миллиона запросов каждый день.
На рынке LLM-ускорителей три решения занимают лидирующие позиции: vLLM, SGLang и LMDeploy. Каждое из них имеет свои сильные стороны: SGLang особенно эффективен для многократных разговоров, LMDeploy лучше всего работает с квантизированными моделями, а vLLM подходит для общего использования в производстве.
Основные характеристики Compare: vLLM предлагает хорошую производительность при многопользовательских сценариях, тогда как SGLang превосходит его на 10-20% в таких же условиях. В то же время, LMDeploy показывает лучшие результаты в квантизации моделей.
По словам аналитиков, так как разница в производительности составляет практически 29%, пользователи должны учитывать свои потребности и нагрузки при выборе решения. Например, vLLM хорошо подходит для более универсальных и продвинутых приложений, в то время как SGLang и LMDeploy могут существенно сократить затраты на инфраструктуру при высокой нагрузке.
В дальнейшем можно ожидать, что конкуренция на рынке LLM-ускорителей будет расти, и новые решения продолжат появляться, предлагая разработчикам еще больше возможностей и оптимизации.
