Jika Anda membandingkan TensorRT-LLM vs vLLM, jawaban praktisnya bukanlah "mana yang lebih cepat?" Melainkan "mana yang tetap bisa dijaga cepat oleh tim Anda setelah model, GPU, pola trafik, dan persyaratan serving berubah?"
TensorRT-LLM biasanya lebih cocok ketika Anda telah distandardisasi pada GPU NVIDIA, mampu menanggung siklus optimasi dan validasi, serta perlu memeras performa paling dapat diprediksi dari seperangkat kecil model produksi. vLLM biasanya lebih cocok ketika Anda membutuhkan cakupan model yang luas, iterasi yang lebih cepat, serving yang kompatibel dengan OpenAI, dan portabilitas di lebih banyak hardware serta pola deployment.
Itulah versi singkatnya. Kesalahan yang mahal terjadi di tengah: memilih vLLM karena lebih mudah untuk memulai, lalu menemukan bahwa satu endpoint dengan volume tinggi membutuhkan latensi lebih rendah daripada yang bisa disediakan stack berbasis Python Anda; atau memilih TensorRT-LLM karena sebuah benchmark terlihat hebat, lalu menyadari bahwa setiap pembaruan model memerlukan jalur build, pengujian, dan rollback yang lebih berat.
Panduan ini membandingkan TensorRT-LLM vs vLLM dari sisi performa, portabilitas, pemeliharaan, dukungan model, dan risiko operasional. Panduan ini juga memberi Anda rencana benchmark yang bisa dijalankan sebelum mengunci anggaran GPU.
TensorRT-LLM vs vLLM dalam Sekilas
| Area keputusan | Pilih TensorRT-LLM ketika... | Pilih vLLM ketika... |
|---|---|---|
| Target performa | Anda membutuhkan inferensi GPU NVIDIA yang sangat dioptimalkan untuk keluarga model yang sudah diketahui dan bentuk serving yang stabil. | Anda membutuhkan performa serving umum yang kuat dengan overhead kompilasi dan pengelolaan engine yang lebih rendah. |
| Strategi hardware | Armada Anda hanya NVIDIA, sering kali Hopper atau yang lebih baru, dan Anda merencanakan sekitar CUDA/NCCL/TensorRT. | Anda mungkin menjalankan NVIDIA, AMD ROCm, Intel XPU, TPU, atau lingkungan lab dan cloud yang bercampur. |
| Frekuensi model | Anda melayani sejumlah kecil model dan dapat memvalidasi build engine sebelum rollout. | Anda sering mencoba model Hugging Face baru, varian MoE, adapter, atau format kuantisasi. |
| Profil tim | Anda memiliki engineer infrastruktur yang bisa menangani kernel, engine, CUDA, dan tuning deployment. | Anda ingin engineer ML merilis perubahan serving dengan Python yang familier dan API yang kompatibel dengan OpenAI. |
| Risiko pemeliharaan | Anda menerima lebih banyak pekerjaan build dan kompatibilitas demi kontrol optimasi yang lebih ketat. | Anda menerima optimasi yang kurang spesifik vendor demi upgrade yang lebih cepat dan cakupan komunitas yang lebih luas. |
| Langkah awal terbaik | Lakukan benchmark setelah mengunci model, GPU, profil batch, panjang sequence, dan kuantisasi. | Mulailah di sini untuk eksplorasi, kualifikasi model, dan infrastruktur heterogen. |
Pola yang paling bersih untuk banyak tim bukanlah pilihan permanen salah satu dari dua opsi. Mulailah dengan vLLM untuk memvalidasi demand, kualitas model, bentuk prompt, dan campuran trafik. Pindahkan hanya endpoint yang stabil, ber-volume tinggi, dan bergantung pada NVIDIA ke TensorRT-LLM ketika peningkatan yang terukur menutupi biaya pemeliharaan tambahan.
Apa yang Bagus dari TensorRT-LLM
TensorRT-LLM adalah stack inferensi LLM NVIDIA yang dibangun di atas TensorRT, CUDA, dan sistem GPU NVIDIA. Stack ini dirancang untuk inferensi yang dioptimalkan, bukan sekadar peluncuran model yang mudah. Dokumentasi resmi TensorRT-LLM berfokus pada pembuatan engine, eksekusi runtime, tuning performa, dukungan model, dan dukungan fitur GPU NVIDIA.
Keunggulan utamanya adalah kontrol. TensorRT-LLM dapat memanfaatkan jalur optimasi khusus NVIDIA, termasuk kernel attention, jalur kuantisasi, paralelisme multi-GPU, dan pola deployment yang selaras erat dengan hardware NVIDIA. Jika Anda sudah berencana menjalankan infrastruktur bergaya H100, H200, B200, atau GB200, TensorRT-LLM layak masuk daftar pendek performa.
Komprominya adalah bahwa "teroptimasi" tidak berarti "gratis." Anda harus mengharapkan lebih banyak pekerjaan terkait:
- Membangun atau mengonversi artefak model.
- Memvalidasi pengaturan engine untuk setiap model dan presisi.
- Mengunci kombinasi CUDA, TensorRT, driver, container, dan GPU yang kompatibel.
- Menjalankan ulang acceptance test ketika bobot model, panjang konteks, paralelisme, atau kuantisasi berubah.
- Menjaga jalur fallback saat varian model belum didukung oleh versi TensorRT-LLM Anda.
Pekerjaan tambahan itu masuk akal ketika satu endpoint menghabiskan cukup banyak jam GPU sehingga peningkatan beberapa persen saja sudah berarti, atau ketika prediktabilitas latensi adalah bagian dari kontrak produk.
Apa yang Bagus dari vLLM
vLLM adalah engine serving LLM open-source yang dibangun untuk serving throughput tinggi, continuous batching, PagedAttention, dan API praktis yang kompatibel dengan OpenAI. Dokumentasi proyek vLLM menekankan serving, benchmarking, endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, kuantisasi, dan opsi instalasi GPU.
Keunggulan utamanya adalah kecepatan iterasi. Anda biasanya bisa menyalakan model, mengekspos server yang kompatibel dengan OpenAI, menguji trafik, dan membandingkan pengaturan kuantisasi tanpa harus berkomitmen pada alur kerja compiled-engine yang lebih berat. Itu menjadikan vLLM default yang kuat untuk tim yang masih memutuskan model, format prompt, panjang konteks, atau jenis GPU mana yang benar-benar bertahan di produksi.
vLLM juga lebih kuat ketika portabilitas adalah kebutuhan nyata. Dokumentasinya mencakup NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Intel XPU, TPU, dan jalur instalasi atau integrasi lain, meskipun kesetaraan fitur bervariasi حسب backend. Hal ini penting jika rencana pengadaan Anda mencakup kapasitas spot GPU cloud, uji coba AMD, mesin lab internal, atau diversifikasi akselerator di masa depan.
Komprominya adalah bahwa portabilitas dan iterasi cepat bisa menyembunyikan pekerjaan tuning produksi. vLLM tetap membutuhkan konfigurasi yang cermat untuk:
- Ukuran cache KV dan perilaku eviction.
- Pilihan tensor parallel dan pipeline parallel.
- Penjadwalan prefill/decode di bawah traffic nyata.
- Kompatibilitas kuantisasi.
- Perilaku CUDA graph atau eager-mode.
- Tekanan memori untuk konteks panjang.
- Keadilan multi-tenant dan admission control.
vLLM lebih mudah untuk memulai. Ini bukan infrastruktur otomatis.
Perbandingan Performa TensorRT-LLM vs vLLM
Setiap benchmark TensorRT-LLM vs vLLM yang berguna harus menetapkan workload-nya. Benchmark yang hanya melaporkan tokens per second untuk satu model pada satu ukuran batch bisa menyesatkan Anda ke arah yang salah.
Untuk serving LLM, performa setidaknya memiliki lima dimensi:
| Metrik | Mengapa ini penting | Apa yang bisa mendistorsinya |
|---|---|---|
| Waktu hingga token pertama | UX chat interaktif dan agen bergantung pada latensi respons awal. | Panjang prompt, penjadwalan prefill, overhead jaringan, status warmup. |
| Latensi antar-token | Kualitas streaming bergantung pada kecepatan decode yang konsisten. | Tekanan batch, tata letak KV cache, kuantisasi, clock GPU. |
| Throughput | Batch, ringkasan, dan generasi offline peduli pada total token per detik. | Campuran permintaan, panjang sequence, concurrency, pengaturan sampling. |
| Biaya per output yang diterima | Biaya bisnis bergantung pada jawaban yang berguna, bukan kecepatan token mentah. | Rasio error, rasio timeout, retry, output yang ditolak, regresi kualitas. |
| Latensi ekor operasional | Pengguna produksi merasakan p95/p99, bukan hanya throughput rata-rata. | Kedatangan yang bursty, antrean multi-tenant, cold start, pemulihan OOM. |
TensorRT-LLM sering memiliki kasus terkuat ketika benchmark-nya sempit, stabil, dan terikat pada NVIDIA: satu keluarga model, satu kelas GPU, satu target kuantisasi, satu jendela konteks, dan distribusi permintaan yang diketahui. vLLM sering memiliki kasus terkuat ketika benchmark mencakup perubahan: pergantian model, ukuran model yang beragam, prompt campuran, eksperimen adapter, dan tim yang perlu terus melakukan shipping.
Jangan bandingkan engine TensorRT-LLM yang sangat di-tune dengan perintah launch vLLM default lalu menyebutnya sebagai keputusan produk. Juga jangan bandingkan layanan vLLM yang sudah di-tune dengan sample TensorRT-LLM generik dan menganggap jalur NVIDIA tidak bisa mengejar. Tune keduanya sampai masing-masing mencerminkan tingkat perhatian engineering yang benar-benar bersedia Anda danai.
Portabilitas: Perbedaan yang Tersembunyi
Portabilitas adalah area di mana TensorRT-LLM vs vLLM menjadi keputusan bisnis, bukan hanya keputusan infrastruktur.
TensorRT-LLM sangat selaras dengan NVIDIA. Itu adalah kekuatan jika roadmap Anda juga sangat selaras dengan NVIDIA. Anda mendapatkan stack vendor yang koheren: CUDA, TensorRT, NCCL, container NVIDIA, fitur GPU NVIDIA, dan panduan performa NVIDIA. Untuk enterprise yang membeli cluster GPU khusus, koherensi itu bisa mengurangi ambiguitas.
vLLM lebih luas. Ini tidak dioptimalkan secara setara pada setiap backend, tetapi workflow serving open-source-nya dirancang di sekitar eksperimen model dan infrastruktur yang lebih cepat. Jika tim Anda mungkin menguji sistem AMD seri MI300 atau MI400, berjalan di inventori GPU cloud sewaan, atau mempertahankan deployment cadangan pada mesin NVIDIA komoditas, vLLM mengurangi kemungkinan bahwa layer serving Anda menjadi titik lock-in yang keras.
Aturannya sederhana:
- Jika standardisasi hardware adalah rencananya, TensorRT-LLM dapat mengubah standardisasi itu menjadi leverage performa.
- Jika opsi hardware adalah rencananya, vLLM membuat opsi itu lebih mudah dipertahankan.
Di sinilah baseline model/API juga membantu. Jika tim Anda tidak membutuhkan kontrol kernel langsung, bandingkan TensorRT-LLM dan vLLM yang di-host sendiri dengan jalur model API terkelola. Flatkey memberi tim satu lapisan akses yang kompatibel dengan OpenAI untuk API model, sehingga Anda dapat membandingkan biaya GPU yang di-host sendiri dengan biaya dan kesederhanaan operasional dari penggunaan model yang dirutekan. Jawaban yang tepat bisa jadi: host sendiri workload volume tinggi yang stabil, dan arahkan workload yang bursty atau eksperimental melalui API.
Pemeliharaan: Di Mana Tagihannya Muncul
Perbedaan pemeliharaan mudah diremehkan selama proof of concept.
Pemeliharaan TensorRT-LLM cenderung terkonsentrasi pada pekerjaan build dan kompatibilitas. Anda perlu mengetahui arsitektur model mana yang didukung, jalur kuantisasi mana yang valid, apakah GPU target dan versi TensorRT-LLM mendukung fitur yang Anda inginkan, dan bagaimana membangun ulang atau rollback engine. Ini masih bisa dikelola untuk tim infra yang kuat. Ini berisiko bagi tim produk kecil yang hanya ingin meluncurkan fitur AI.
Pemeliharaan vLLM cenderung terkonsentrasi pada operasi runtime dan disiplin upgrade. Anda tetap harus mengunci versi, memvalidasi dukungan model, menguji jalur kuantisasi, dan memantau perilaku serving, tetapi loop pengembangannya biasanya lebih dekat dengan workflow Python standar dan serving model. Itu membuat vLLM lebih mudah diserahkan ke tim platform ML yang sudah bekerja dalam pola Hugging Face, Kubernetes, dan API yang kompatibel dengan OpenAI.
Berikut checklist pemeliharaan praktisnya:
| Pertanyaan pemeliharaan | Mengapa ini penting |
|---|---|
| Siapa yang bertanggung jawab atas pinning versi dan rollback? | Kedua engine bergerak cepat. Upgrade yang belum diuji dapat mengubah performa atau kompatibilitas. |
| Seberapa sering model berubah? | Tingkat perubahan model yang tinggi lebih cocok untuk vLLM. Tingkat perubahan yang rendah memberi TensorRT-LLM lebih banyak waktu untuk membayar kembali upaya tuning. |
| Apakah Anda memerlukan custom kernel atau tuning NVIDIA yang mendalam? | Jika ya, TensorRT-LLM lebih selaras dengan jalur optimasi tersebut. |
| Apakah Anda memerlukan cakupan model dan backend yang luas? | Jika ya, vLLM biasanya menurunkan hambatan eksplorasi. |
| Bisakah Anda menjalankan load test sebelum setiap peluncuran? | TensorRT-LLM terutama membutuhkan ini, tetapi vLLM juga mendapat manfaat darinya. |
| Apa fallback Anda ketika jalur engine gagal? | Engine kedua, model yang lebih kecil, atau API model yang dirutekan mencegah outage berubah menjadi insiden produk. |
Dukungan Model dan Kuantisasi
Dukungan model berubah dengan cepat. Perlakukan setiap tabel dukungan model publik sebagai titik awal, bukan jaminan deployment.
Untuk TensorRT-LLM, periksa matriks dukungan resmi, contoh model, dan catatan rilis sebelum mengadopsi sebuah model. Perhatikan arsitektur yang tepat, presisi, resep kuantisasi, derajat paralelisme tensor, panjang konteks, dan generasi GPU.
Untuk vLLM, periksa model yang didukung, dokumentasi kuantisasi, dan tracker issue untuk keluarga model dan mode serving yang tepat yang ingin Anda gunakan. Keunggulan praktis vLLM adalah dukungan komunitas sering muncul cepat untuk model open-source populer, tetapi itu tidak menghilangkan kebutuhan akan acceptance test Anda sendiri.
Gunakan tabel kualifikasi model ini sebelum keputusan TensorRT-LLM vs vLLM:
| Pemeriksaan | Kondisi lulus |
|---|---|
| Dukungan arsitektur | Keluarga model yang tepat didokumentasikan atau divalidasi dalam smoke test Anda sendiri. |
| Format bobot | Engine dapat memuat bobot sumber Anda tanpa rantai konversi yang rapuh. |
| Kuantisasi | FP8, INT8, INT4, AWQ, GPTQ, atau metode lain didukung untuk model dan hardware yang benar-benar akan Anda jalankan. |
| Panjang konteks | Konteks target muat di memori pada konkurensi yang diharapkan dengan pengaturan KV cache produksi. |
| Paralelisme | Perilaku tensor parallel, pipeline parallel, atau expert parallel tervalidasi pada topologi GPU Anda. |
| Streaming | Waktu ke token pertama dan latensi antar-token lulus dengan bentuk prompt nyata. |
| Rollback | Anda dapat mengembalikan versi model, engine, dan container tanpa perbaikan manual. |
Rencana Benchmark: Cara Menguji TensorRT-LLM vs vLLM
Jalankan benchmark seperti acceptance test produksi, bukan seperti demo.
1. Kunci workload
Tentukan:
- Nama model dan revisi yang tepat.
- Mode presisi atau kuantisasi.
- Jenis dan jumlah GPU.
- Versi driver, CUDA, container, dan engine.
- Target jendela konteks.
- Distribusi panjang prompt.
- Distribusi panjang output.
- Target konkurensi.
- Campuran streaming vs non-streaming.
- Kriteria penerimaan kualitas.
Jika hal-hal tersebut tidak dikunci, benchmark TensorRT-LLM vs vLLM Anda tidak akan dapat direproduksi.
2. Uji empat bentuk traffic
| Bentuk traffic | Apa yang terungkap |
|---|---|
| Konkurensi rendah, prompt pendek | Latensi baseline dan overhead jalur dingin. |
| Konkurensi tinggi, prompt pendek | Efisiensi scheduler dan tekanan decode. |
| Prompt panjang, output pendek | Performa prefill dan tekanan KV cache. |
| Request campuran panjang dan pendek | Tail latency, fairness, dan perilaku antrean. |
3. Ukur biaya output yang diterima
Untuk setiap engine, lacak:
- Biaya GPU per jam.
- Request yang selesai.
- Token yang dihasilkan.
- Waktu ke token pertama p50, p95, dan p99.
- Latensi end-to-end p50, p95, dan p99.
- Tingkat timeout dan retry.
- Peristiwa OOM dan eviction.
- Tingkat penolakan output dari evaluator Anda atau review manusia.
Kemudian hitung:
accepted_output_cost =
total_gpu_cost_for_test_window
/ accepted_outputs
Ini lebih berguna daripada token per detik mentah karena mencakup output yang gagal, lambat, di-retry, atau ditolak.
4. Jalankan tes operasional
Sebelum memilih, simulasikan:
- Rollback model.
- Rollback container.
- Satu kegagalan GPU atau drain node.
- Lonjakan traffic 3x secara tiba-tiba.
- Burst konteks panjang.
- Distribusi prompt buruk yang menghasilkan lebih banyak output panjang daripada yang diharapkan.
- Pembaruan model yang mengubah format bobot atau perilaku tokenizer.
Jika TensorRT-LLM menang dalam throughput mentah tetapi tim Anda tidak dapat dengan aman membangun ulang dan me-rollback engine, benchmark tersebut tidak menangkap risiko produksi. Jika vLLM menang dalam kecepatan iterasi tetapi p99 latency rusak pada traffic nyata Anda, benchmark tersebut tidak menangkap pengalaman pengguna.
Matriks Keputusan
| Situasi | Default yang lebih baik |
|---|---|
| Eksplorasi produk tahap awal | vLLM |
| Sering berganti model | vLLM |
| Layanan lokal yang kompatibel dengan OpenAI dan cepat disiapkan | vLLM |
| Perencanaan hardware heterogen | vLLM |
| Endpoint volume tinggi yang stabil di GPU NVIDIA | TensorRT-LLM |
| Serving yang sensitif terhadap latensi dengan kepemilikan infrastruktur NVIDIA yang kuat | TensorRT-LLM |
| Armada GPU enterprise yang distandarkan pada NVIDIA | TensorRT-LLM |
| Tim kecil tanpa engineer inferensi khusus | vLLM atau baseline API model |
| Perlu membandingkan self-hosting dengan managed API | Jalankan keduanya terhadap baseline model/API Flatkey |
Untuk layanan produksi yang sempit dan bervolume tinggi, TensorRT-LLM mungkin sepadan dengan usaha tambahan. Untuk tim produk AI yang masih mempelajari workload mereka, vLLM biasanya adalah lapisan serving awal yang lebih baik.
Cara Flatkey Masuk ke dalam Keputusan
Flatkey bukan pengganti TensorRT-LLM atau vLLM ketika Anda membutuhkan kontrol langsung atas GPU Anda sendiri. Ini adalah baseline yang sebaiknya Anda bandingkan sebelum menghabiskan berminggu-minggu untuk menyetel inferensi self-hosted.
Gunakan Flatkey sebagai baseline model/API ketika:
- Workload Anda bersifat bursty dan tidak membenarkan kapasitas GPU yang dicadangkan.
- Anda perlu akses ke beberapa penyedia model dari satu jalur yang kompatibel dengan OpenAI.
- Anda ingin membandingkan biaya GPU self-hosted dengan biaya API per output yang diterima.
- Anda membutuhkan fallback saat stack serving self-hosted sedang down, kelebihan beban, atau menunggu migrasi model.
- Tim Anda lebih peduli pada latensi dan keandalan produk daripada kontrol di level kernel.
Untuk banyak tim, arsitektur yang matang berbentuk berlapis:
- Gunakan Flatkey atau jalur API model terkelola lainnya untuk eksperimen, penanganan lonjakan, dan fallback.
- Gunakan vLLM untuk inferensi self-hosted yang portabel dan eksplorasi model.
- Gunakan TensorRT-LLM untuk beberapa endpoint yang terikat pada NVIDIA di mana peningkatan performa yang terukur sepadan dengan pemeliharaan berkelanjutan.
Kesalahan Umum
Kesalahan 1: Memilih hanya dari benchmark publik
Hasil benchmark publik TensorRT-LLM vs vLLM adalah sinyal yang berguna, tetapi jarang cocok dengan model, GPU, campuran prompt, kuantisasi, dan SLA Anda. Gunakan hasil tersebut untuk membentuk hipotesis, bukan keputusan akhir.
Kesalahan 2: Mengabaikan latensi p95 dan p99
Rata-rata token per detik dapat meningkat sementara pengalaman pengguna justru memburuk. Selalu lacak waktu ke token pertama, latensi end-to-end p95/p99, dan tingkat timeout.
Kesalahan 3: Menganggap vLLM sebagai pilihan "mudah selamanya"
vLLM lebih mudah untuk dimulai, tetapi serving produksi tetap membutuhkan pinning versi, observabilitas, admission control, perencanaan memori, dan pengujian kegagalan.
Kesalahan 4: Menganggap TensorRT-LLM sebagai pilihan "cepat secara default"
TensorRT-LLM bisa sangat kuat di GPU NVIDIA, tetapi nilainya datang dari tuning yang tepat, jalur model yang didukung, dan validasi yang disiplin.
Kesalahan 5: Lupa baseline API
Jika workload bersifat intermittent, volumenya rendah, atau masih berubah, jalur API model terkelola mungkin mengungguli self-hosting setelah Anda memasukkan waktu engineering, biaya GPU yang menganggur, dan risiko operasional.
Bacaan Terkait
- Jika Anda memilih framework serving open-source terlebih dahulu, baca vLLM vs SGLang.
- Jika Anda masih menentukan ukuran hardware, mulai dengan GPU Terbaik untuk Inferensi LLM.
- Jika topologi cluster menjadi penghambat, gunakan panduan arsitektur cluster GPU.
- Jika pertanyaan anggaran muncul lebih dulu, bandingkan harga sewa GPU dan TCO cluster GPU.
- Jika Anda memutuskan apakah perlu self-hosting sama sekali, baca GPU cloud vs model API.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah TensorRT-LLM lebih cepat daripada vLLM?
Terkadang, terutama untuk workload stabil di GPU NVIDIA setelah tuning yang tepat. Namun, klaim "TensorRT-LLM lebih cepat" bukanlah pernyataan umum yang aman. Hasilnya bergantung pada arsitektur model, jenis GPU, kuantisasi, panjang sequence, bentuk batch, concurrency, dan seberapa banyak tuning yang diterima masing-masing engine.
Apakah vLLM lebih mudah di-deploy daripada TensorRT-LLM?
Biasanya ya untuk deployment awal dan eksperimen model. Server vLLM yang kompatibel dengan OpenAI dan alur kerja yang berfokus pada Python membuatnya lebih mudah untuk memulai. TensorRT-LLM sering memerlukan pengelolaan engine, container, dan kompatibilitas yang lebih banyak.
Haruskah saya menggunakan TensorRT-LLM atau vLLM untuk inferensi H100?
Mulailah dengan vLLM jika Anda masih mengeksplorasi model atau workload. Uji TensorRT-LLM ketika endpoint sudah stabil, bervolume tinggi, dan optimisasi khusus NVIDIA dapat membayar kembali biaya pemeliharaan tambahan.
Mana yang lebih baik untuk inferensi multi-GPU?
Keduanya dapat melayani workload multi-GPU, tetapi pertanyaan operasionalnya adalah topologi dan kepemilikan. Jika tim Anda dapat melakukan tuning paralelisme spesifik NVIDIA secara mendalam, TensorRT-LLM bisa menarik. Jika Anda membutuhkan iterasi model yang lebih cepat dan pola serving yang lebih luas, vLLM sering kali menjadi titik awal yang lebih sederhana.
Mana yang lebih baik untuk GPU AMD?
vLLM adalah default yang praktis karena mendokumentasikan instalasi ROCm dan jalur yang berorientasi AMD. TensorRT-LLM adalah stack NVIDIA dan harus diperlakukan sebagai spesifik NVIDIA untuk tujuan perencanaan.
Bisakah saya menggunakan TensorRT-LLM dan vLLM sekaligus?
Ya. Banyak tim seharusnya begitu. Gunakan vLLM untuk eksplorasi dan cakupan serving yang luas, lalu pindahkan endpoint NVIDIA bervolume tinggi tertentu ke TensorRT-LLM setelah benchmark membuktikan bahwa peningkatannya sepadan dengan pemeliharaan.
Inti Kesimpulan
Keputusan terbaik antara TensorRT-LLM vs vLLM bersifat spesifik terhadap workload:
- Pilih vLLM ketika portabilitas, iterasi model, dan kesederhanaan serving menjadi yang paling penting.
- Pilih TensorRT-LLM ketika endpoint yang terikat pada NVIDIA dan stabil membutuhkan performa tertuning paling kuat yang dapat Anda justifikasi.
- Pertahankan baseline model/API melalui Flatkey ketika kompleksitas self-hosting mungkin lebih besar daripada kontrol GPU.
Jangan membuat keputusan hanya dari satu grafik benchmark. Buatlah keputusan berdasarkan model Anda, topologi GPU Anda, distribusi traffic Anda, rencana kegagalan Anda, dan kemampuan tim Anda untuk memelihara stack setelah demo pertama yang berhasil.
Sources
- Dokumentasi NVIDIA TensorRT-LLM
- Gambaran umum arsitektur TensorRT-LLM
- Matriks dukungan TensorRT-LLM
- Gambaran umum performa TensorRT-LLM
- Dokumentasi vLLM
- Server vLLM yang kompatibel dengan OpenAI
- Dokumentasi instalasi GPU vLLM
- Dokumentasi kuantisasi vLLM
- Makalah vLLM: Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
