Die Wahl der richtigen Inference-Engine ist entscheidend für KI-Produktionssysteme. Dieser Artikel benchmarkt TensorRT, ONNX Runtime, vLLM und llama.cpp hinsichtlich Latenz, Durchsatz und Speichernutzung. TensorRT glänzt auf NVIDIA-GPUs mit optimierten Kernen, während ONNX Runtime plattformübergreifende Flexibilität bietet. vLLM ist für große Sprachmodelle mit effizientem Speichermanagement konzipiert, und llama.cpp zielt auf Edge-Geräte mit CPU-freundlicher Leistung ab. Die Benchmarks zeigen, dass keine einzelne Engine in allen Szenarien gewinnt: TensorRT führt bei GPU-lastigen Aufgaben, vLLM bei LLM-Serving und llama.cpp ist ideal für lokale Inferenz. Entwickler sollten ihre Hardware, Modelltyp und Latenzanforderungen berücksichtigen. Dieser Vergleich bietet einen datengesteuerten Ausgangspunkt für die Engine-Auswahl, obwohl die Ergebnisse je nach spezifischen Modellen und Hardwarekonfigurationen variieren können.
Ein praktischer Vergleich von vier wichtigen Inference-Engines mit Benchmarks zur Unterstützung von Deployment-Entscheidungen.