|
19.03.2026 12:00 Uhr |
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.
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.