BladeLLM vs vLLM 基准测试实战：基于 Qwen2.5-72B 和 PPU 真武810E 的高并发场景优化

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在大模型推理领域，选择合适的框架对性能和成本至关重要。随着模型规模的增长（如 Qwen2.5-72B），高并发请求下的延迟和吞吐量成为核心挑战。BladeLLM 和 vLLM 是当前热门的开源推理框架，但缺乏针对国产硬件（如 PPU 真武 810E）的对比数据。本文通过 128 并发测试，揭示两者的实际表现差异。

vLLM：基于 PagedAttention 实现 KV Cache 分页管理，减少内存碎片
BladeLLM：采用动态批处理 + 内存池化，优化显存利用率

vLLM：以页为单位分配显存，适合长文本但存在冗余
BladeLLM：按需分配 + 预缓存策略，更适合突发流量

vLLM：异步请求队列，依赖 CUDA Stream
BladeLLM：多级流水线设计，支持请求优先级

计算卡：PPU 真武 810e（等效 A100 80G * 2）
内存：512GB DDR4
网络：100Gbps RDMA

模型：Qwen2.5-72B-FP16
框架版本：
vLLM 0.3.2
BladeLLM 1.1.0
测试工具：Locust + 自定义指标采集

框架	QPS	波动范围
vLLM	42.7	±3.2
BladeLLM	58.4	±1.8

vLLM：217ms
BladeLLM：163ms

vLLM：峰值 72GB
BladeLLM：峰值 65GB（动态释放机制）

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="Qwen/Qwen2.5-72B",
          tensor_parallel_size=2,
          enforce_eager=True)  # 关闭图优化避免兼容问题

outputs = llm.generate(prompts, 
                      SamplingParams(temperature=0.8,
                                    top_p=0.9))

from bladellm import Pipeline

pipe = Pipeline(
    model_path="Qwen2.5-72B",
    device_map="balanced",  # 自动负载均衡
    batch_timeout=50,  # 动态批处理窗口 (ms)
    mem_pool_ratio=0.8  # 内存池预分配比例
)

result = pipe.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=256,
    do_sample=True
)