Elegir el motor de inferencia correcto es crítico para los sistemas de IA en producción. Este artículo compara TensorRT, ONNX Runtime, vLLM y llama.cpp en latencia, rendimiento y uso de memoria. TensorRT sobresale en GPUs NVIDIA con núcleos optimizados, mientras que ONNX Runtime ofrece flexibilidad multiplataforma. vLLM está diseñado para grandes modelos de lenguaje con gestión eficiente de memoria, y llama.cpp apunta a dispositivos periféricos con rendimiento amigable para CPU. Los benchmarks revelan que ningún motor gana en todos los escenarios: TensorRT lidera en tareas con GPU, vLLM brilla para servir LLMs, y llama.cpp es ideal para inferencia local. Los desarrolladores deben considerar su hardware, tipo de modelo y requisitos de latencia. Esta comparación proporciona un punto de partida basado en datos para la selección del motor, aunque los resultados pueden variar con modelos y configuraciones de hardware específicos.
Una comparación práctica de cuatro motores de inferencia principales con benchmarks para guiar decisiones de implementación.