Sie betreiben einen RTX 4000 oder RTX PRO 6000? Die richtige Inference-Software macht den Unterschied: 2–3x Durchsatz und 40% weniger Latency sind möglich. Aber welches Framework?
Die Kandidaten: vLLM, Ollama, TGI – Wer führt?
Drei Frameworks dominieren den Open-Source-Markt. Wir haben alle drei auf identischer Hardware getestet.
Testumgebung
- Hardware A: RTX 4000 SFF Ada (20 GB GDDR6)
- Hardware B: RTX PRO 6000 (96 GB GDDR7)
- Modelle: Llama 3.3 8B und 70B
- Workload: 64 concurrent requests, realistische RAG-Szenarien
vLLM – Warum es gewinnt
- Paged Attention: Speicher fragmentiert weniger
- Continuous Batching: Requests können mid-flight starten/stoppen
- Kernelversuch: Optimiert für NVIDIA Hardware
- Production-Ready: Läuft in größten Deployments
Ollama – Einfachheit über Performance
- Design: Einfachheit (Desktop, Prototyping)
- Sequential Processing: Eine Request nach der anderen
- Ideal für: Dev-Maschinen, nicht für Production
TGI – Der Kompromiss
- Von HuggingFace: Für große Modelle optimiert
- Distributed Inference: Multi-GPU Support
- Token Streaming: Ideal für APIs
Praktische Empfehlung
vLLM: Maximaler Durchsatz und Production-Ready
TGI: Multi-GPU und Token-Streaming erforderlich
Ollama: Prototyping und kleinere Modelle
GPU-Infrastruktur optimieren?
Wir benchmarken Ihre Workload und empfehlen das optimale Framework.