搜索: TensorRT-LLM

2026-07-21 10:45:07 0 阅读

针对 10B 参数量级模型，在 RTX 6000 48GB 显存环境下，对比 FP8、INT4 及混合精度量化的显存占用与推理延迟，提供一套基于 TensorRT-LLM 的具体部署方案与性能实测数据。

2026-07-19 14:22:37 0 阅读

vLLM更适合请求波动大、模型切换频繁的服务；TensorRT-LLM更适合NVIDIA硬件上模型稳定、愿意承担编译维护成本的场景。压测必须固定模型、精度、上下文、并发和硬件，单独的吞吐数字无法直接换算成成本。

2026-07-18 04:44:20 0 阅读

端侧 LLM 会为几毫秒反复抠性能，但瓶颈未必来自 Python。真正该查的是调用次数、同步、内存搬运和硬件后端。Rust 适合收紧关键路径；TensorRT-LLM 只能用于其支持的平台，不能被泛化成手机 NPU 的统

2026-07-06 07:03:04 0 阅读

2026年6月底，DeepSeek开源DSpark框架，NVIDIA披露EAGLE-3方案，投机解码正式从学术概念跨入生产深水区。本文拆解vLLM与TensorRT-LLM的工程实现细节，对比显存优化、国产算力适配与硬件

2026-06-24 04:30:58 1 阅读

随着大模型从实验室走向规模化生产，推理框架的选择成为决定服务性能与成本的关键。本文基于2026年最新实测数据与版本迭代，深度对比vLLM、TGI、TensorRT-LLM等主流开源推理框架的架构、性能、适用场景，并提供面

2026-06-23 23:55:31 0 阅读

本文系统梳理2026年大模型推理优化技术栈的最新实践，深入对比量化、稀疏化、投机采样等前沿方法在vLLM、TensorRT-LLM等框架下的实际效果。基于NVIDIA H200、GB200等最新硬件，提供详细的性能评测数

站内搜索