vLLM 对阵 SGLang：一年推理调优经验，最大瓶颈是缺机器心智模型
abhijithneil · x · 2026-09-03
作者复盘过去一年做 LLM 推理加速的经历：在单 GPU 和多节点集群上做消融实验，对比 vLLM 与 SGLang，跑压测到 2000 rpm 并在第六分钟崩溃。他总结的最大教训是：真正拖慢自己的是缺乏对机器的底层心智模型，导致每调一个参数都像掷硬币。这条线程后续将展开推理优化的具体方法论。
所属事件:开发者复盘一年 LLM 推理优化：vLLM 对决 SGLang(2 条相关)→
「Infra」频道最新
- 一张图看懂 CPU/GPU/TPU/NPU/LPU 五种 AI 芯片架构取舍 — Roger_M_Taylor · 2026-09-03
- llama.cpp 连发三个 Metal MoE 优化 PR，M5 上解码提速 12% — predatar · 2026-09-03
- Ex-Tesla 高管解析:一颗碳化硅器件如何挡下 1 万伏电压 — wandb · 2026-09-03
- 微软 Azure 发文拆解 Agent 优化的经济学账 — adnan_hashmi · 2026-09-03
- 本地数据中心≠主权AI:1024卡集群年耗水超3000万升 — Arc_bong · 2026-09-03
- 求 LLM 推理学习资源:投机解码该去哪学? — metalvendetta · 2026-09-03