KI-Benchmark: Inferenz-Engines vLLM, SGLang und NIM im Vergleich
Inferenz-Engine entscheidet über Durchsatz, Latenz und Stabilität großer Sprachmodelle unter Last. Ein praxisnaher Benchmark vergleicht die drei Werkzeuge.
- Danny Gerst
Die Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme steht und fällt nicht nur mit dem eingesetzten Modell, auch die verwendete Inferenz-Engine und deren Scheduler, Speicherverwaltung und Optimierungsstrategien haben einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz. Eine Inferenz-Engine ist eine Laufzeitumgebung, die den Prompt verarbeitet, den Forward-Pass durch das Modell berechnet und so die Ausgabe generiert.
In produktiven Umgebungen entscheidet sich daran, ob ein Modell bei geringer Last reaktionsschnell bleibt, unter Parallelzugriff skaliert oder bei komplexen Promptstrukturen in Engpässe läuft. Ein belastbarer Vergleich von Inferenz-Engines berücksichtigt, wie Modellarchitektur, Quantisierung, Batchstrategien, Caching-Mechanismen und Hardwaretopologie ineinandergreifen.
- Die Wahl der Inferenz-Engine beeinflusst Durchsatz, Latenz, Stabilität und damit die Gesamtleistung moderner LLM-Systeme. iX vergleicht vLLM, SGLang und Nvidia Infercence Microservices (NIM).
- vLLM erweist sich im Benchmark als robusteste Inferenz-Engine mit dem höchsten Durchsatz, der besten Skalierung unter Last und dem konsistentesten Streamingverhalten.
- SGLang bleibt hinter den Erwartungen zurück: Die theoretischen Vorteile durch Radix- und Prefix-Caching lassen sich in den Messungen kaum belegen, da vLLM in diesem Bereich offenbar aufgeholt hat.
- NIM zeigt nur punktuelle Stärken in Extremkonfigurationen und nutzt teils selbst vLLM als Backend, sodass Vorsprünge eher auf aggressive Hardwarekonfiguration als auf eine überlegene Engine zurückzuführen sind.
Dieser Benchmark-Artikel liefert praxisnahe Richtwerte zu den drei verbreiteten Inferenz-Engines vLLM, SGLang und Nvidia Inference Microservices (NIM) von Nvidia. Alle Benchmarks basieren auf CUDA-fähigen Modellen auf Nvidia-Hardware. Diese Einschränkung ist pragmatisch: Der überwiegende Teil heutiger Inferenzoptimierungen, Kernelimplementierungen und produktiver Set-ups richtet sich an diesem Stack aus.
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