一年 LLM 推理优化实战：2000 rpm 压测、vLLM 对决 SGLang 全复盘
abhijithneil · x · 2026-09-03
作者分享过去一年做 LLM 推理优化的经验长帖：在单机多卡和多节点集群上做消融实验，对比 vLLM 与 SGLang，压测最高打到 2000 rpm 并在第六分钟崩掉。
他总结的最大教训是：一开始对机器没有心智模型，导致每个推理参数调整都像抛硬币。帖子从最基本的原理讲起——稠密模型每生成一个 token，GPU 都要从显存里把几乎全部权重读一遍，N 十亿参数 × 2 字节 ≈ 2N GB/token 的显存带宽开销是绕不开的底座。
适合想系统理解推理栈、而不是照抄 flag 的人阅读。
所属事件:开发者复盘一年 LLM 推理优化：vLLM 对决 SGLang(2 条相关)→
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