USB 10GbE

vLLM 基准测试显示其并发性和多链接性能优于 llama.cpp

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。