vllm和llama.cpp哪个性能好

硬件环境决定性能优势

vLLM在GPU服务器场景下展现显著优势，其PagedAttention技术和ContinuousBatching机制可实现高达24倍于原生框架的吞吐量，特别适用于多GPU并行计算的高并发在线服务。通过动态批处理和KV缓存优化，显存利用率可提升至96%以上，在A100/H100等专业显卡上能充分发挥硬件潜能。

边缘计算与低功耗场景表现

llama.cpp 凭借纯C++实现的底层优化和量化技术，在CPU/ARM架构设备上性能突出。通过8bit量化可使70亿参数模型内存占用压缩至4GB以下，且在移动端实测解码速度达16token/s（M2芯片）。其跨平台特性支持x86/ARM架构，在嵌入式设备和边缘服务器中表现优于vLLM。

模型支持与部署复杂度差异

vLLM原生支持HuggingFace模型格式，无需转换即可部署主流大模型，提供OpenAI兼容API方便集成。而llama.cpp 需转换为GGUF格式，但支持更广泛的硬件平台，实测在Pixel5手机端仍能保持1token/s的推理速度。vLLM的CUDA依赖使其在非NVIDIA环境部署困难，而llama.cpp 无硬件厂商限制。

实际吞吐量对比数据

基准测试显示，在处理共享前缀请求时，vLLM在A100上的吞吐量可达158,596token/s，缓存命中率75%。而llama.cpp 在同等模型参数下，通过4级量化可使推理速度提升2.3倍，内存占用减少65%。在端侧设备实测中，Ollama（基于llama.cpp ）的推理延迟比原生llama.cpp 降低50%。