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English(EN) Ollama vs llama.cpp vs vLLM: Throughput on M1/RTX 4090

LLM 推理引擎：vLLM 在 RTX 4090 上领先，llama.cpp 在 M1 上表现优异

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项对三种 LLM 推理引擎——Ollama、llama.cpp 和 vLLM——的基准测试揭示了不同硬件上的性能差异。在云端 RTX 4090 上，vLLM 的表现显著优于其他引擎，达到每秒 112 个 token，而 llama.cpp 为每秒 68 个 token。然而，在 M1 MacBook Pro 上，llama.cpp 以比 vLLM 高 30% 的吞吐量领先。Ollama 在两个平台上表现均居中，因为它充当 llama.cpp 的封装器。 AI

影响 性能差异凸显了 LLM 推理的特定硬件优化，指导部署选择。

排序理由 对 LLM 推理不同软件实现的性能指标进行比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LLM 推理引擎：vLLM 在 RTX 4090 上领先，llama.cpp 在 M1 上表现优异

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · TildAlice ·

    Ollama vs llama.cpp vs vLLM: Throughput on M1/RTX 4090

    <h2> The Setup That Revealed the Gap </h2> <p>I needed to benchmark three different inference engines — Ollama, llama.cpp, and vLLM — because the "just use vLLM" advice kept popping up in discussions, but nobody was showing apples-to-apples numbers. So I grabbed a Llama 2 7B mode…

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