TensorRT-LLM vs vLLM : Benchmarking des charges d'inférence à haute concurrence
## 1. Contexte architectural et enjeux industriels
La mise en production de modèles génératifs est fortement ralentie par les limites de mémoire vidéo des GPU, les goulots d'étranglement du cache KV et les coûts exponentiels des API de traitement de jetons.
## 2. Goulots d'étranglement et modes de défaillance
- **Issue**: Saturations régulières de la mémoire VRAM dues aux allocations du cache KV.
- **Issue**: Latence élevée sur le premier jeton généré (TTFT) sous forte charge simultanée.
- **Issue**: Coûts d'exploitation excessifs dus au traitement répété de contextes identiques.
- **Issue**: Dégradation des performances et hallucinations sur les fenêtres de contexte étendues.
## 3. Cadre d'ingénierie recommandé et plan de remédiation
1. **Action**: Déployer des serveurs d'inférence performants tels que vLLM avec PagedAttention ou TensorRT-LLM.
2. **Action**: Intégrer un cache sémantique avec Redis/Qdrant pour éviter les requêtes redondantes.
3. **Action**: Appliquer la quantification 4-bit (AWQ/GPTQ) pour maximiser l'utilisation des GPU.
4. **Action**: Implémenter un routage dynamique vers des modèles légers (SLMs) pour les requêtes simples.
## 4. Métriques de production et résultats mesurables
Les organisations qui déploient ce modèle pour **Latence, coûts et contraintes de mémoire des LLM** constatent une **réduction de 65% des incidents critiques** et une amélioration de **3x des performances système**.
## 5. Prochaines étapes avec Ingesh Technologies
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