生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（四）：vLLM 与 SGLang 的性能大比拼

最新推荐文章于 2025-05-31 17:29:26 发布
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前言

经过前三篇文章的铺垫：

生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（一）：系统初始化

生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（二）：vLLM 安装详解

生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（三）：SGLang 安装详解

相信大家已经成功在 H200 服务器上搭建起了 DeepSeek 671B 的运行环境。但一个新的问题也随之而来：vLLM和SGLang这两款推理引擎在实际性能表现上究竟有何差异？如何根据具体的业务需求在它们之间做出最佳选择？本篇我们将使用 EvalScope 基准测试工具， 对 vLLM 和 SGLang 进行全方位、 多角度的性能压测。

一、EvalScope

1.1 简介

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深度剖析：DeepSeek 671B 满血版部署实战与性能优化全攻略
zhangjiaofa的专栏
02-26 682
通过上述理论分析与实验，我们验证了大模型在不同并发下的性能瓶颈。结合DeepSeek模型独有的MLA与MoE架构优势，并利用FP8量化和MTP模块，可充分发挥GPU硬件的性能。在网络方面，可根据不同的网络条件，灵活配置并行策略，以优化整个系统的吞吐。未来，还可通过专家并行、数据并行、冗余专家、通信优化和多微批次重叠等策略进一步提高系统性能，为大规模落地应用提供更为坚实的技术保障。以上便是基于当前理论及DeepSeek系列模型部署实践的完整解读与企业实施方案展望。
AI智算-DeepSeek-r1:671b性能压测&H100
Kason_iWiki
02-23 1908
继上次结合K8s、SGLang、LWS 等技术栈，完成分布式 DeepSeek-r1 推理集群的部署后，经过几天的实际使用，发现当并发数达到一定阈值时，性能出现下降。为进一步评估和优化集群性能，现对已部署的 DeepSeek-r1 推理集群进行深入的性能压测。选型LLM 性能压测工具经过调研，选择 推理引擎 SGLang 自带的基准测试工具，以及Locust和EvalScope两款成熟的性能测试工具，进行全面的性能评估。官网地址：https://locust.io。
DeepSeek V3/R1 推理效率分析: 满血版逆向工程分解
2401_85375151的博客
04-15 1754
之前的一些“意外地受到了挺多同学的关注，很多同学在评论区也提出了相关的疑问。尽管从“估计上限”这个目标来说，上次的分析完成了它的使命（避免了一些天方夜谭的数字上限，变成打工人的索命KPI），但是对于已经放出来timeline的DeepSeek R1性能估计来说还是太糙了。
SGLang vs vLLM：大模型推理引擎的全面对比
随笔记录-分享&记忆
03-01 7886
维度SGLangvLLM核心能力多轮对话、结构化输出、复杂任务优化高吞吐单轮推理、内存高效管理技术亮点RadixAttention、编译器式设计适用模型通用 LLM/VLM（如 LLaMA、DeepSeek）超大规模 LLM（如 GPT-4、Mixtral）开发门槛较高（需定制前端 DSL）较低（开箱即用）最终结论如果你追求灵活性和复杂任务支持，选SGLang。如果你追求极致的吞吐量和快速部署，选vLLM。
LLM推理相关指标
最新发布
m0_46521579的博客
05-31 456
摘要：大语言模型性能评估主要关注三个指标：TTFT（首token响应时间）、TPOT（单token生成时间）和总延迟（TTFT+TPOT×token数）。优化目标是降低TTFT和TPOT，提高吞吐量（每秒生成token数）。模型性能受输出长度、输入长度和模型尺寸影响，其中Llama-70B的延迟约为Llama-13B的两倍。需权衡吞吐量与TPOT，并发处理会提高吞吐量但可能增加单请求延迟。10tokens/s是流畅交互的临界值。
SGLang安装教程，部署你的大模型，性能比vllm好，实现张量并行，数据并行，加快推理速度，亲测效果好。
热门推荐
扶着老奶奶闯红灯
01-23 2万+
SGLang安装教程，部署你的大模型，性能比vllm好，实现张量并行，数据并行，加快推理速度，亲测效果好。目前大模型部署工具主要是vllm，最近出现了SGLang，很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理，例如deepseek-R1，Qwen2.5，Mistral，GLM-4，MiniCPM 3，InternLM 2， Llama 3.2等。
生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（一）：系统初始化
nulifancuoAI的博客
03-10 1640
NVIDIA H200凭借其141GB超大显存和高速NVLink技术，成为部署DeepSeek 671B 满血版的理想选择。然而，“工欲善其事，必先利其器”——在正式运行模型前，一套稳定、高效的服务器环境是成功的关键。许多开发者在部署大模型时，常因忽略系统配置细节（如驱动冲突、环境变量错误、多GPU通信异常）而踩坑。为此，本系列教程将从最基础的系统初始化开始，逐步拆解单机H200服务器部署DeepSeek 671B 满血版的完整链路，从零搭建高性能推理服务。
vLLM vs SGLang：大模型推理框架，谁更适合你的需求？
weixin_46880696的博客
05-13 804
总体而言，vLLM 在模型支持和应用生态方面具有优势，而 SGLang 在推理性能优化表现相对出色。性能上，SGLang 在顺序请求和并发请求场景中始终优于 vLLM。在并发负载下，差异尤其明显，SGLang 保持稳定吞吐量的能力凸显了其卓越的可扩展性和鲁棒性。这些发现表明，对于需要高并发和高效处理大量请求的应用程序来说，SGLang 是更好的选择。目前vLLM和SGLang的代码库已开始互相借鉴（如vLLM计划引入RadixAttention），但短期内仍是差异化竞争。
生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（二）：vLLM 安装详解
nulifancuoAI的博客
03-11 1855
在上一篇文章，我们完成了H200服务器的系统初始化工作，包括驱动安装和CUDA环境配置，为DeepSeek 671B模型的部署奠定了基础。然而，面对单机8卡H200的141GB显存和NVLink高速互联的硬件资源，如何高效利用这些资源实现千亿参数大模型的推理加速，成为关键挑战。vLLM 作为一款高性能推理引擎，能够极大提升 DeepSeek 671B 模型在推理阶段的表现，使模型能够更快速、更准确地生成结果，满足生产环境中对实时性和高吞吐量的严苛要求。
H200部署DeepSeek R1，SGLang调优性能提升2倍，每秒狂飙4000+ Tokens
nulifancuoAI的博客
03-15 1832
对于大多数生产环境， SGLang2（启用 --enable-dp-attention）可能是在性能和稳定性之间取得最佳平衡的选择。您可以根据实际应用场景和资源情况， 选择最合适的 SGLang 参数配置。
SGLang Runtime v0.2伯克利新AI推理引擎，出手即王炸，吊打TRT-LLM、vLLM！贾扬清点赞
强化学习曾小健
07-28 3176
SGLang是一种大语言模型和视觉语言模型的服务框架。它基于并改进了多个开源LLM服务引擎的优秀设计，包括LightLLM[4]、vLLM[5]和Guidance[6]。它利用了FlashInfer[7]的高性能注意力CUDA内核，并集成了受gpt-fast[8]启发的torch.compile。此外，我们还引入了如RadixAttention[9]自动KV缓存重用和压缩状态机[10]用于快速受限解码等创新。SGLang以其高效的批量调度器[11]而著称，完全用Python实现。
企业级AI部署实战：DeepSeek-R1 671B模型分布式集群推理，性能拉满！
淘小欣的博客
03-14 1737
企业级AI部署实战：结合vLLM和Ray技术，高效部署DeepSeek-R1 671B模型的分布式推理集群，提供完整的部署流程和解决方案。
大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp等，最佳选择全攻略！
2401_85343303的博客
03-02 1360
Transformers 引擎：NLP 领域的瑞士军刀开发者特点: Transformers 是当今最流行的开源 NLP 库，支持数百种预训练模型（如 GPT、BERT、T5 等），并提供了从模型加载、微调到推理的全套工具。优势支持 PyTorch 和 TensorFlow，兼容性强。社区活跃，模型库丰富，文档完善。适用于从研究到生产的各种 NLP 任务。适用场景: 如果你需要快速实现文本分类、生成、翻译等任务，Transformers 是你的不二之选。吸引点。
SGLang、LMDeploy、vLLM、Ollama 集成部署DeepSeek系列模型
weixin_44733966的博客
04-11 1963
DeepSeek作为当前领先的开源大模型体系，其V3和R1系列模型凭借强大的自然语言处理能力和灵活的架构设计，已成为企业智能化转型的重要基础设施。
解锁大模型潜力：vLLM 集群部署 满血DeepSeek R1 671B大模型实战指南
m0_59163425的博客
02-25 5584
导语： 大模型时代，如何高效部署和推理成为关键挑战。DeepSeek 是一个专注于中文理解和生成的大模型系列，涵盖了文本分类、情感分析、机器翻译、文本摘要等多个任务。其强大的语义理解和生成能力，为各种自然语言处理应用提供了有力支持。本文将带你深入探索 vLLM 集群部署 DeepSeek 大模型的实战技巧，解锁大模型应用的无限可能！近年来，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展，但其庞大的参数量和计算需求也给部署和推理带来了巨大挑战。如何高效、稳定地运行大模型，成为开发者们关注的焦点。
K8s+SGLang实战：DeepSeek-r1:671b满血版多机多卡私有化部署全攻略
2401_85390073的博客
02-16 4830
硬件配置服务器数量（台）CPU（核）内存（TB）系统版本RDMA21922.0Ti软件平台软件名称版本备注Kubernetesv1.30.6容器编排引擎v24.9.1自动化管理配置GPU驱动程序Volcanov1.9.0调度引擎560.35.03GPU驱动560.35.03NVSwitch互联CUDA12.6MLNX_OFEDIB驱动NCCL2.21.5GPU多卡通信SGLangLLM推理引擎v0.5.1。
使用SGLang多机多卡部署满血版Deepseek -R1
m0_71833495的博客
04-17 661
SGLang 是一个专为大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）设计的高性能服务框架，旨在提升模型交互的速度与可控性。它融合了高效的后端执行引擎与灵活的前端编程接口，助力构建更强大、智能的 AI 应用。其主要特点包括：RadixAttention 前缀缓存：加速长文本处理零开销 CPU 调度器 & 连续批处理：最大化硬件利用率分页注意力 & 推测解码：提升响应速度支持张量并行、分块预填充：高效处理大模型推理多种量化方式支持（FP8、INT4、AWQ、GPTQ）：压缩模型体积、提升推理效率多 LoRA
SGlang 专为大模型设计的高效服务框架
kcarly的专栏
02-05 3180
SGlang 是一种高效、灵活且功能强大的服务框架，适用于开发和部署大型语言模型及视觉语言模型。它通过优化后端运行时和前端语言，显著提升了推理速度和灵活性，同时支持多模态输入和复杂的提示任务。无论是开发者还是企业用户，都可以借助 SGlang 实现高效、可控的模型应用开发。
H200部署DeepSeek r1
03-22
### H200 GPU 上部署 DeepSeek 模型 R1 版本的方法 为了在 H200 GPU 硬件上成功部署 DeepSeek 的 R1 版本模型，以下是详细的说明： #### 1. 环境准备 确保服务器环境满足以下条件： - 安装 NVIDIA 驱动程序并配置 ...
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