Choisir le bon moteur d'inférence est crucial pour les systèmes d'IA en production. Cet article compare TensorRT, ONNX Runtime, vLLM et llama.cpp en termes de latence, débit et utilisation mémoire. TensorRT excelle sur les GPU NVIDIA avec des noyaux optimisés, tandis qu'ONNX Runtime offre une flexibilité multiplateforme. vLLM est conçu pour les grands modèles de langage avec une gestion mémoire efficace, et llama.cpp cible les appareils périphériques avec des performances adaptées au CPU. Les benchmarks révèlent qu'aucun moteur ne gagne dans tous les scénarios : TensorRT domine les tâches GPU, vLLM excelle pour le service LLM, et llama.cpp est idéal pour l'inférence locale. Les développeurs doivent considérer leur matériel, type de modèle et exigences de latence. Cette comparaison fournit un point de départ basé sur les données pour la sélection du moteur, bien que les résultats puissent varier selon les modèles et configurations matérielles spécifiques.
Une comparaison pratique de quatre moteurs d'inférence majeurs avec des benchmarks pour guider les décisions de déploiement.