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vLLM、TGI與Ollama推理效能基準測試
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AI 綜述
2026年10月31日，DEV Community刊出Snowden SAY的比較報道，以PagedAttention及批次處理為基準測試主題，評估vLLM、TGI與Ollama作為LLM推理服務的效能，並整理吞吐量、延遲、GPU記憶體及部署成本數據。報道列出Llama-3-8B-Instruct在A100上的65路並發測試結果：vLLM、TGI及Ollama總吞吐量依次為3,480、2,910及96 tok/s；單串流p50延遲依次為182、161及310 ms。所提供的報道內容沒有列出GPU記憶體及部署成本的具體數值。
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最新進展10月31日 02:02
報道公佈三者在A100、65路並發測試下的總吞吐量及單串流p50延遲數據。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月31日
- DEV CommunityvLLM、TGI 與 Ollama 的 GPU 記憶體、吞吐量、PagedAttention 及批次處理基準測試
Snowden SAY 比較 vLLM、TGI 與 Ollama 的 LLM 推理服務效能，並整理吞吐量、延遲、GPU 記憶體及部署成本數據。在 Llama-3-8B-Instruct、65 路並發測試中，三者總吞吐量分別為 3,480、2,910 和 96 tok/s；單串流 p50 延遲分別為 182 ms、161 ms 和 310 ms（A100）。
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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。