English(EN) vLLM on 4 GPUs / 64GB: A Multi-Model Benchmark — For a Home Multi-Host Setup, I'd Go with vLLM

vLLM 基准测试显示其并发性和多链接性能优于 llama.cpp

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-30 09:20

作者对在家庭多 GPU 设置上运行大型语言模型的 vLLM 和 llama.cpp 进行了基准测试。vLLM 通过高效管理 KV 缓存和利用 NCCL 进行 GPU 通信，在处理高并发方面表现出卓越的性能，优于在处理多个并发请求时遇到困难的 llama.cpp。测试还表明，结合多个网络链接可以显著提高性能，尤其是在处理更长上下文时，并且混合专家（MoE）模型通常比密集模型提供更好的吞吐量和更高的上下文上限。 AI

影响 vLLM 高效的并发管理和多链接聚合为家庭和研究 LLM 部署提供了更好的性能途径。

排序理由该项目是关于运行 LLM 的两个软件框架的技术基准测试和比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · faliye · 2026-10-30 09:20

vLLM 在 4 块 GPU / 64GB 上：多模型基准测试 — 对于家庭多主机设置，我会选择 vLLM

<p>A while back I benchmarked llama.cpp on a 96GB GPU setup and found its concurrency behavior underwhelming.</p> <p>That isn't llama.cpp's fault. From the start it was built to solve the capacity problem — "this model won't fit in one machine's VRAM" — not the throughput problem…

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