- vLLM menonjol karena keserbagunaannya, kemudahan integrasi dengan Hugging Face, dan sistem memori yang efisien menggunakan PagedAttention.
- TensorRT-LLM adalah pilihan yang lebih unggul dalam hal performa mentah untuk pengguna NVIDIA, meskipun lebih kompleks untuk dikonfigurasi dan kurang fleksibel.
- Dalam pengujian performa tinggi, mesin seperti SGLang dan LMDeploy mengungguli vLLM dalam hal kecepatan karena optimasi C++ asli dan overhead orkestrasi yang lebih rendah.
Ketika kita menyelami dunia penerapan model bahasa dalam skala besar, salah satu masalah yang paling umum adalah bagaimana membuat inferensi cepat tanpa menguras dompet kita. Awalnya, memindahkan model dari laboratorium ke lingkungan produksi nyata merupakan tantangan besar, karena efisiensi dalam infrastruktur AI-lah yang membuat perbedaan antara layanan yang berjalan lancar dan layanan yang macet di bawah lalu lintas yang padat.
Dalam skenario ini, berbagai alat telah muncul yang dirancang untuk memaksimalkan kinerja GPU, dengan vLLM menjadi salah satu yang paling populer, meskipun bersaing langsung dengan solusi yang lebih tertutup atau sangat khusus. Untuk menghindari pilihan yang salah, sangat penting untuk memahami bahwa pemilihan mesin inferensi sepenuhnya bergantung pada apakah kita memprioritaskan kemudahan penerapan, kompatibilitas dengan beragam perangkat keras, atau kinerja mentah yang murni.
vLLM: Standar yang serbaguna dan terbuka
vLLM telah memantapkan dirinya sebagai alat yang sangat diperlukan berkat fokusnya pada fleksibilitas. Kekuatan terbesarnya adalah sistem PagedAttention , yang mengelola memori GPU mirip dengan memori virtual sistem operasi. Ini mencegah pemborosan ruang dengan token yang tidak terpakai, memungkinkan jendela konteks yang lebih besar dan pemrosesan lebih banyak permintaan simultan tanpa menyebabkan kerusakan sistem.
- Keuntungan utama: Keunggulannya terletak pada integrasi langsungnya dengan Hugging Face, yang sangat memudahkan alur kerja, dan kemampuannya untuk menangani kumpulan data besar dengan efisiensi yang luar biasa.
- Titik lemah: Meskipun sangat mumpuni, performanya mungkin tidak mencapai puncak performa dari perangkat lunak yang dirancang khusus untuk NVIDIA, dan dukungan CPU-nya masih cukup terbatas.
TensorRT-LLM: Senjata andalan NVIDIA
Jika Anda ingin memaksimalkan setiap kemampuan kartu grafis NVIDIA, TensorRT-LLM adalah pilihan yang tepat. Ini bukan mesin serbaguna, tetapi pustaka khusus yang menggunakan optimasi grafik CUDA dan inti terpadu untuk mempercepat komputasi. Dirancang untuk terintegrasi secara mulus dengan Triton Inference Server dan NeMo, ini adalah permata mahkota untuk lingkungan perusahaan yang sudah terintegrasi dalam ekosistem NVIDIA.
Berbeda dengan vLLM, TensorRT-LLM berfokus pada optimasi tingkat kernel , mendukung format kuantisasi seperti FP8 dan INT4. Namun, kekuatan ini datang dengan harga yang mahal: kurva pembelajarannya lebih kompleks, konfigurasinya lebih sulit, dan jelas terbatas secara eksklusif pada perangkat keras NVIDIA , tidak termasuk AMD dan alternatif lainnya.
Adu performa: vLLM versus LMDeploy dan SGLang
Untuk memahami posisi vLLM yang sebenarnya, ada baiknya membandingkannya dengan pemain besar lainnya seperti SGLang dan LMDeploy pada perangkat keras mutakhir, khususnya NVIDIA H100. Dalam pengujian performa mentah (token per detik), terlihat kesenjangan arsitektur yang cukup besar . Sementara SGLang dan LMDeploy mencapai angka mendekati 16.200 tok/s, vLLM, bahkan dengan FlashInfer, hanya mencapai sekitar 12.500 tok/s.
Perbedaan 29% ini bukan disebabkan oleh perhitungan matematis, melainkan oleh overhead orkestrasi . SGLang menggunakan RadixAttention untuk menangani pola yang kompleks, dan LMDeploy mengandalkan backend C++ murni (TurboMind) yang menghilangkan beban Python. vLLM, dalam upayanya untuk kompatibel dengan banyak arsitektur dan menawarkan plugin yang fleksibel, mengorbankan sebagian kecepatan untuk mempertahankan fleksibilitas.
Panduan singkat untuk memilih mesin inferensi Anda
Tidak ada solusi tunggal, tetapi ada alat untuk setiap situasi. Jika Anda perlu membuat prototipe dengan cepat dan ingin model Anda langsung berjalan hari ini dengan instalasi pip sederhana, vLLM adalah sekutu terbaik Anda berkat ekosistem dan dukungannya.
Jika Anda memiliki klaster inferensi khusus dan tim teknis yang mampu menangani dependensi kompleks, dan Anda mencari performa maksimal , SGLang adalah pilihan yang tepat. Bagi mereka yang mencari keseimbangan antara produksi yang stabil dan performa H100 tanpa instalasi yang rumit, LMDeploy adalah pilihan yang solid.
Pertimbangan teknis dan penerapan
Selama implementasi, terdapat detail-detail yang dapat menyebabkan masalah. Misalnya, mengalokasikan 95% memori GPU seringkali menyebabkan kesalahan sistem saat menangkap grafik CUDA. Sebaiknya gunakan margin keamanan 80% untuk memastikan stabilitas.
Untuk menyederhanakan proses, platform seperti Northflank memungkinkan Anda menjalankan mesin-mesin ini dalam kontainer dengan akselerasi GPU tanpa perlu menyiapkan infrastruktur secara manual. Hal ini memungkinkan pengujian vLLM dan TensorRT-LLM secara paralel untuk membandingkan mana yang berkinerja terbaik sebelum dilakukan penskalaan.
Keputusan akhir bergantung pada keseimbangan antara kemudahan penerapan dan optimasi perangkat keras. vLLM menonjol karena kompatibilitas dan kesederhanaannya , sementara TensorRT-LLM dan SGLang mendobrak batasan kinerja dalam infrastruktur kelas atas, memaksimalkan penggabungan memori dan penggunaan Tensor Core untuk mendapatkan nilai maksimal dari setiap jam komputasi.
