- vLLM โดดเด่นในด้านความอเนกประสงค์ การผสานรวมเข้ากับ Hugging Face ได้ง่าย และระบบหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ PagedAttention
- TensorRT-LLM เป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าในด้านประสิทธิภาพโดยรวมสำหรับผู้ใช้ NVIDIA แม้ว่าจะมีขั้นตอนการตั้งค่าที่ซับซ้อนกว่าและมีความยืดหยุ่นน้อยกว่าก็ตาม
- ในการทดสอบประสิทธิภาพระดับสูง เอ็นจิ้นอย่าง SGLang และ LMDeploy ทำงานได้เร็วกว่า vLLM เนื่องจากการปรับแต่งด้วยภาษา C++ ดั้งเดิม และค่าใช้จ่ายในการจัดการระบบที่ต่ำกว่า
เมื่อเราเจาะลึกเข้าไปในโลกของการใช้งานโมเดลภาษาในระดับใหญ่ ปัญหาที่พบบ่อยที่สุดอย่างหนึ่งก็คือ วิธีการทำให้การประมวลผลรวดเร็วโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายมากเกินไป ในขั้นต้น การย้ายโมเดลจากห้องปฏิบัติการไปยังสภาพแวดล้อมการผลิตจริงนั้นเป็นความท้าทายอย่างมาก เนื่องจากประสิทธิภาพในโครงสร้างพื้นฐาน AIคือสิ่งที่สร้างความแตกต่างระหว่างบริการที่ประสบความสำเร็จและบริการที่ล้มเหลวภายใต้ปริมาณการใช้งานที่หนาแน่น
ในสถานการณ์นี้ เครื่องมือต่างๆ ได้ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU ให้สูงสุด โดย vLLM เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมมากที่สุด แม้ว่าจะมีการแข่งขันอย่างดุเดือดกับโซลูชันแบบปิดหรือเฉพาะทางอื่นๆ ก็ตาม เพื่อหลีกเลี่ยงการเลือกโดยไม่คิดให้รอบคอบ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าการเลือกเครื่องมือประมวลผลแบบอนุมานนั้นขึ้นอยู่กับว่าเราให้ความสำคัญกับความง่ายในการใช้งาน ความเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย หรือประสิทธิภาพที่แท้จริงและบริสุทธิ์มากกว่ากัน
vLLM: มาตรฐานอเนกประสงค์และเปิดกว้าง
vLLM ได้พิสูจน์ตัวเองแล้วว่าเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ ด้วยจุดเด่นด้านความยืดหยุ่น จุดเด่นที่สุดคือ ระบบ PagedAttentionซึ่งจัดการหน่วยความจำ GPU ในลักษณะเดียวกับหน่วยความจำเสมือนของระบบปฏิบัติการ ระบบนี้ช่วยป้องกันการสิ้นเปลืองพื้นที่ด้วยโทเค็นที่ไม่ได้ใช้งาน ทำให้สามารถใช้งานหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ขึ้นและประมวลผลคำขอพร้อมกันได้มากขึ้นโดยไม่ทำให้ระบบล่ม
- ข้อได้เปรียบหลัก: จุดเด่นของมันคือการทำงานร่วมกันโดยตรงกับ Hugging Face ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในขั้นตอนการทำงานอย่างมาก และความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างน่าทึ่ง
- จุดอ่อน: แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็อาจไม่สามารถทำผลงานได้เต็มประสิทธิภาพเท่ากับเครื่องมือที่ออกแบบมาสำหรับ NVIDIA โดยเฉพาะ และการรองรับ CPU ก็ยังค่อนข้างจำกัด
TensorRT-LLM: อาวุธหนักของ NVIDIA
หากคุณต้องการดึงศักยภาพสูงสุดของกราฟิกการ์ด NVIDIA ออกมาให้ได้มากที่สุด TensorRT-LLM คือตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด มันไม่ใช่เอนจิ้นทั่วไป แต่เป็นไลบรารีเฉพาะทางที่ใช้การปรับแต่งกราฟ CUDAและคอร์แบบรวมเพื่อเร่งความเร็วในการประมวลผล ออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับ Triton Inference Server และ NeMo ได้อย่างราบรื่น จึงเป็นสุดยอดเครื่องมือสำหรับสภาพแวดล้อมระดับองค์กรที่ใช้งานระบบนิเวศของ NVIDIA อยู่แล้ว
แตกต่างจาก vLLM, TensorRT-LLM เน้นการปรับแต่งในระดับเคอร์เนลโดยรองรับรูปแบบการควอนไทเซชัน เช่น FP8 และ INT4 อย่างไรก็ตาม พลังนี้ก็มาพร้อมกับข้อเสีย คือ การเรียนรู้ที่ซับซ้อนกว่า การตั้งค่าที่ยากกว่า และแน่นอนว่าจำกัดเฉพาะฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA เท่านั้นไม่รองรับ AMD และทางเลือกอื่นๆ
การประลองประสิทธิภาพ: vLLM เทียบกับ LMDeploy และ SGLang
เพื่อให้เข้าใจถึงศักยภาพที่แท้จริงของ vLLM เราควรเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมประสิทธิภาพสูงอื่นๆ เช่น SGLang และ LMDeploy บนฮาร์ดแวร์ล้ำสมัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง NVIDIA H100 ในการทดสอบประสิทธิภาพโดยตรง (โทเค็นต่อวินาที) พบว่ามีความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม อย่างมาก ในขณะที่ SGLang และ LMDeploy ทำได้ถึง 16.200 โทเค็นต่อวินาที แต่ vLLM แม้จะใช้ FlashInfer ก็ยังทำได้เพียงประมาณ 12.500 โทเค็นต่อวินาที
ความแตกต่าง 29% นี้ไม่ได้เกิดจากการคำนวณทางคณิตศาสตร์ แต่เกิดจากค่าใช้จ่ายในการจัดการระบบ SGLang ใช้ RadixAttention ในการจัดการรูปแบบที่ซับซ้อน และ LMDeploy ใช้แบ็กเอนด์ C++ บริสุทธิ์ (TurboMind) ซึ่งช่วยลดภาระของ Python ส่วน vLLM นั้น พยายามที่จะเข้ากันได้กับสถาปัตยกรรมหลายแบบและนำเสนอปลั๊กอินที่ยืดหยุ่น จึงยอมเสียความเร็วไปบ้างเพื่อรักษาความหลากหลายในการใช้งาน
คู่มือฉบับย่อสำหรับการเลือกเครื่องมือประมวลผลอนุมานของคุณ
ไม่มีวิธีแก้ปัญหาแบบเดียว แต่มีเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับทุกสถานการณ์ หากคุณต้องการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและต้องการให้โมเดลของคุณใช้งานได้ในวันนี้ด้วยการติดตั้ง pip อย่างง่ายๆ vLLM คือพันธมิตรที่ดีที่สุดของคุณ ด้วยระบบนิเวศและการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยม
หากคุณมีคลัสเตอร์สำหรับการประมวลผลแบบอนุมานโดยเฉพาะและทีมงานด้านเทคนิคที่สามารถจัดการกับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ และคุณกำลังมองหาประสิทธิภาพสูงสุด SGLang คือตัวเลือกที่เหมาะสม สำหรับผู้ที่ต้องการความสมดุลระหว่างความเสถียรในการใช้งานจริงและประสิทธิภาพของ H100 โดยไม่ต้องติดตั้งที่ซับซ้อน LMDeploy เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง
ข้อควรพิจารณาทางเทคนิคและการนำไปใช้งาน
ในระหว่างการใช้งานจริง มีรายละเอียดบางอย่างที่อาจก่อให้เกิดปัญหาได้ ตัวอย่างเช่น การจัดสรรหน่วยความจำ GPU 95% มักนำไปสู่ข้อผิดพลาดของระบบเมื่อทำการบันทึกกราฟ CUDA จึงควรใช้ค่าเผื่อความปลอดภัยที่ 80%เพื่อให้มั่นใจถึงเสถียรภาพ
เพื่อลดความซับซ้อน แพลตฟอร์มอย่าง Northflank ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้เอ็นจิ้นเหล่านี้ในคอนเทนเนอร์พร้อมการเร่งความเร็ว GPUโดยไม่ต้องตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานด้วยตนเอง ทำให้สามารถทดสอบ vLLM และ TensorRT-LLM พร้อมกันเพื่อเปรียบเทียบว่าตัวใดทำงานได้ดีที่สุดก่อนที่จะขยายขนาด
การตัดสินใจขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับการหาจุดสมดุลระหว่างความง่ายในการใช้งานและการเพิ่มประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ vLLM โดดเด่นในด้านความเข้ากันได้และความเรียบง่ายในขณะที่ TensorRT-LLM และ SGLang ทำลายขีดจำกัดด้านประสิทธิภาพในโครงสร้างพื้นฐานระดับสูง เพิ่มประสิทธิภาพการรวมหน่วยความจำและการใช้ Tensor Cores เพื่อดึงคุณค่าสูงสุดจากทุกชั่วโมงของการประมวลผล
