DeepInfer proti vLLM: optimizacija zmogljivosti izpeljave DeepSeek

Izdaja DeepSeek-V4.1-Flash je ponovno razplamtela razpravo o najboljšem pogonu za izpeljavo velikih jezikovnih modelov. Meseci je bil vLLM dejanski standard za strežnike LLM z visoko prepustnostjo, vendar je DeepSeekovo nedavno odprtokodno izdajanje lastnega ogrodja za izpeljavo, DeepInfer, prineslo resnega izzivalca. DeepInfer, izdan pod licenco Apache-2.0 20. oktobra 2026, obljublja zmogljivost produkcijske kakovosti, posebej prilagojeno za najnovejšo arhitekturo DeepSeek.

Vendar izbira med tema dvema pogonoma ni tako preprosta, kot bi izbrali tistega z višjo oceno v referenčnih testih. Služita različnim namenom, ciljata na različne strojne konfiguracije in ponujata zelo različne ravni prilagodljivosti. Ta vodnik razčleni tehnične razlike, realnosti zmogljivosti in strateške vidike uporabe DeepInfer proti vLLM v letu 2026.

Kaj je DeepInfer?

DeepInfer je lastniški pogon za izpeljavo podjetja DeepSeek, zdaj odprtokoden za javno uporabo. Zasnovan je posebej za strežbo DeepSeek-V4.1-Flash, najnovejšega modela podjetja z visoko učinkovitostjo. Za razliko od splošnih ogrodij je DeepInfer specializirano orodje, zgrajeno za izkoriščanje največje zmogljivosti edinstvene arhitekture mešanice strokovnjakov (MoE) podjetja DeepSeek.

Po nedavni dokumentaciji se DeepInfer osredotoča na izpeljavo brez povezave in osnovne zmogljivosti pogona, potrebne za strežbo v velikem obsegu. Uvaja več ključnih inovacij, vključno s predvidljivim dekodiranjem DSpark in uravnoteženjem obremenitve strokovnjakov v vzporednem načinu. Te funkcije so tesno integrirane s strukturo modela, kar DeepInfer omogoča optimizacijo vzorcev dostopa do pomnilnika in razporejanja izračunov na načine, ki jih splošni pogoni težko posnemajo.

Pomembno je opozoriti, kaj DeepInfer ni. Ob prvi izdaji mu manjka podpora za prenos predpomnilnika KV in ločevanje predizpolnitve in dekodiranja (PD). To pomeni, da je trenutno optimiziran za specifične scenarije uvajanja, kjer te funkcije niso potrebne ali pa jih obravnavajo zunanje sloje orkestracije. Za ekipe, ki potrebujejo celovito rešitev za en sam model na specifični strojni opremi, DeepInfer ponuja poenostavljeno pot z visoko zmogljivostjo.

Ekosistem vLLM: Prilagodljivost v velikem obsegu

vLLM ostaja najbolj priljubljena odprtokodna knjižnica za strežbo velikih jezikovnih modelov (LLM), ki podpira več kot 200 arhitektur modelov. Njena prednost je v vsestranskosti in združljivem API-ju OpenAI, ki razvijalcem omogoča zamenjavo modelov brez prepisovanja kode aplikacije. vLLM podpira širok nabor strojne opreme, vključno z grafičnimi karticami NVIDIA, pospeševalniki AMD in procesorji Intel Xeon.

Konec oktobra 2026 je vLLM napovedal pomembne optimizacije za DeepSeek-V4.1-Flash. Ekipa vLLM je v sodelovanju z NVIDIA in ekipo Inferact integrirala odprtokodne jedra DeepSeek, da bi zmanjšala vrzel v zmogljivosti. Nedavni referenčni testi kažejo, da vLLM zdaj dosega enako hitrost dekodiranja kot DeepInfer pri velikostih serij od 8 do 256. Ta dosežek je še posebej opazen, ker je vLLM dosegel to enakovrednost z drugačno strategijo vzporednosti (DEP32) v primerjavi s konfiguracijo EP64DP64 pri DeepInfer.

Neposredna primerjava: zmogljivost in arhitektura

Pri primerjavi DeepInfer in vLLM ne gre toliko za vprašanje »kateri je hitrejši«, kolikor za vprašanje »kateri je hitrejši za vašo specifično obremenitev«. Dva pogona nista zamenljiva; gre za dopolnilna orodja z različnimi filozofijami zasnove.

Zmogljivost dekodiranja

Hitrost dekodiranja je ključna za uporabniške aplikacije, kjer je pomembna zakasnitev. Zgodnji testi so nakazovali, da ima DeepInfer znatno prednost, vendar je vLLM to vrzel nadoknadil. Glede na spletni zapisnik vLLM z dne 23. oktobra 2026 vLLM dosega enakovredno zmogljivost kot DeepInfer pri konfiguraciji dekodiranja DeepSeek. Ta enakovrednost je dosežena z intenzivno optimizacijo faz predizpolnitve (prefill) in dekodiranja z izkoriščanjem strojno specifičnih jeder, ki jih zagotavlja DeepSeek.

Za večino produkcijskih okolij to pomeni, da vLLM pri modelih DeepSeek ni več v neenakopravnem položaju. Če že uporabljate vLLM za druge modele, je dodajanje podpore za DeepSeek-V4.1-Flash prek vLLM nadgradnja z nizkim trenjem, ki ne zahteva celovite obnove infrastrukture.

Predizpolnitev in prepustnost

Zmogljivost predizpolnitve (prefill), ki določa, kako hitro model obdela začetni poziv, je še eno področje, kjer oba pogona blestita. Uravnoteženje obremenitve z vzporednim delovanjem strokovnjakov pri DeepInfer je zasnovano tako, da učinkovito razporedi računalniško obremenitev strokovnjakov MoE med grafične kartice. To prinaša visoko prepustnost pri velikih serijah.

Mehanizma vLLM za neprekinjeno združevanje in PagedAttention zagotavljata tudi odlično prepustnost. Vendar pa prilagodljivost vLLM prinaša dodatne obremenitve. Upravljanje več arhitektur modelov in podpora širšemu naboru strojne opreme zahtevata bolj zapletene kode. Po drugi strani pa ozka osredotočenost DeepInfer omogoča odpravo te obremenitve, kar lahko prinese boljšo izrabo virov za obremenitve, specifične za DeepSeek.

Združljivost s strojno opremo

DeepInfer je trenutno optimiziran za zmogljive grafične kartice NVIDIA, zlasti za serijo B200. Testi na nastavitvah z 8x B200 so pokazali, da je DeepInfer zelo učinkovit. Vendar pa je njegova podpora strojni opremi omejena v primerjavi z vLLM. Če delujete na starejših karticah A100, H100 ali na strojni opremi, ki ni NVIDIA, je vLLM verjetno vaša edina izvedljiva možnost. Širša strojna matrika vLLM ga dela za varnejšo izbiro za heterogeni grozdi ali ekipe z raznoliko inventuro grafičnih kartic.

Primerjava: DeepInfer proti vLLM

Prednosti in slabosti

DeepInfer

Prednosti:

• Optimizirano za DeepSeek: Tesna integracija z arhitekturo DeepSeek-V4.1-Flash zagotavlja največjo učinkovitost.
• Specializirane funkcije: Vključuje prediktivno dekodiranje DSpark in uravnoteženje obremenitve z vzporednimi strokovnjaki že iz škatle.
• Enostavnost: Manj konfiguracijske obremenitve za uporabnike, ki potrebujejo le strežništvo modelov DeepSeek.
• Izenačenost zmogljivosti: Dosegne hitrost dekodiranja vLLM, hkrati pa lahko ponudi boljšo izrabo virov za svoj ciljni model.

Slabosti:

• Omejen obseg: Podpira samo modele DeepSeek; ni primeren za okolja z več modeli.
• Manjkajoče funkcije: Manjka izraba predpomnilnika KV in ločitev PD, ki sta ključni za nekatere namestitve v velikem merilu.
• Omejitve strojne opreme: Optimizirano za novejše grafične kartice NVIDIA; morda ne bo dobro delovalo na starejši ali ne-NVIDIA strojni opremi.
• Manjša skupnost: Kot novejša izdaja ima manjši ekosistem orodij in podpore skupnosti v primerjavi z vLLM.

vLLM

Prednosti:

• Versatilnost: Podpira več kot 200 arhitektur modelov, zato je idealna za večmodelne namestitve.
• Široka podpora strojni opremi: Deluje na širokem naboru grafičnih in centralnih procesorjev, vključno s starejšo strojno opremo.
• Zrel ekosistem: Velika skupnost, obsežna dokumentacija in integracija s priljubljenimi orodji za umetno inteligenco.
• Napredne funkcije: Podpira izrivanje predpomnilnika KV, ločitev PD in druge funkcije za podjetja.
• Skladnost z OpenAI: Enostavna integracija z obstoječimi aplikacijami in odjemalci.

Slabosti:

• Presežek: Splošna zasnova prinaša določen presežek v primerjavi s specializiranimi pogoni.
• Zapletenost: Več možnosti konfiguracije lahko pomeni strmejšo učno krivuljo za optimizacijo.
• Razlike v zmogljivosti: Čeprav se ujema z DeepInfer za DeepSeek, se zmogljivost pri drugih modelih lahko razlikuje glede na stanje optimizacije.

Kaj izbrati?

Odločitev med DeepInfer in vLLM je odvisna od vašega specifičnega primera uporabe in infrastrukture.

Izberite DeepInfer, če:

• Nameščate izključno DeepSeek-V4.1-Flash.
• Imate dostop do zmogljivih NVIDIA grafičnih kartic (npr. B200).
• Potrebujete največjo zmogljivost za izvenmrežno sklepanje ali določena opravila obdelave v serijah.
• Ne potrebujete izrivanja predpomnilnika KV ali ločitve PD.
• Preferirate poenostavljeno, specializirano orodje z manj konfiguracijskega presežka.

Izberite vLLM, če:

• Potrebujete strežbo več arhitektur modelov poleg DeepSeek.
• Imate heterogeno strojno okolje (mešane grafične kartice, starejša strojna oprema).
• Potrebujete napredne funkcije, kot sta izrivanje predpomnilnika KV ali ločitev PD.
• Želite izkoristiti API, združljiv z OpenAI, za enostavno integracijo.
• Preferirate zrel, dobro podprt ekosistem z veliko skupnostjo.

Dejanski vidiki

Čeprav so referenčne meritve uporabne, je dejanska zmogljivost odvisna od vašega obremenitvenega profila. Za aplikacije za klepet s kratkimi pozivi in dolgimi odgovori je hitrost dekodiranja ključna. Oba pogona zdaj ponujata konkurenčno zmogljivost dekodiranja, zato se odločitev lahko nagne v preprostost upravljanja. Če že upravljate s klastrom vLLM, je dodajanje podpore za DeepSeek preprosto. Če gradite novo infrastrukturo, namenjeno izključno DeepSeek, vam lahko DeepInfer ponudi boljšo učinkovitost virov.

Pri opravilih paketne obdelave, kot so povzemanje ali izločanje podatkov, sta hitrost predpolnjenja in prepustnost ključna. Uravnoteženost obremenitve z vzporednimi strokovnjaki pri DeepInfer lahko tu prinese prednost, vendar je tudi neprekinjeno združevanje v serijah pri vLLM zelo učinkovito. Preden se odločite za en pogon, priporočamo izvedbo pilotnih testov na vaši specifični strojni opremi in obremenitvi.

Pogosta vprašanja

Ali je DeepInfer hitrejši od vLLM za modele DeepSeek? Oktobra 2026 je vLLM optimiziral svoje jedra, da dosegajo enako zmogljivost dekodiranja kot DeepInfer za DeepSeek-V4.1-Flash. Čeprav ima DeepInfer lahko še vedno prednosti v določenih scenarijih predpolnjenja ali izrabe virov, je razlika v zmogljivosti za večino primerov uporabe zanemarljiva.

Ali lahko DeepInfer uporabljam za modele, ki niso DeepSeek? Ne. DeepInfer je trenutno zasnovan izključno za DeepSeek-V4.1-Flash in sorodne modele DeepSeek. Ni splošni pogon za sklepanje, kot je vLLM.

Ali DeepInfer podpira izrivanje predpomnilnika KV? Ob prvotni izdaji oktobra 2026 DeepInfer ne podpira izrivanja predpomnilnika KV. Ta funkcija je na voljo v vLLM in bo morda dodana v DeepInfer v prihodnjih posodobitvah.

Kateri pogon je boljši za produkcijska okolja? vLLM je na splošno boljši za produkcijska okolja zaradi svoje zrelosti, široke podpore strojni opremi in naprednih funkcij, kot je ločitev PD. DeepInfer je primeren za specializirane namestitve, kjer je DeepSeek primarni model in so omejitve strojne opreme minimalne.

Ali je DeepInfer odprtokoden? Da, DeepInfer je odprtokoden pod licenco Apache-2.0, kar omogoča komercialno uporabo in spreminjanje.

Zaključek

Izdaja DeepInfer predstavlja pomemben mejnik na področju sklepanja velikih jezikovnih modelov. Pokazuje, da lahko specializirani pogoni tekmujejo s splošnimi okvirji, če so tesno integrirani s specifično arhitekturo modela. Vendar pa hitro posvajanje optimizacij DeepSeek s strani vLLM zagotavlja, da ta ostaja močan tekmec, zlasti za ekipe, ki potrebujejo prilagodljivost in široko podporo strojni opremi.

Za večino organizacij vLLM ostaja varnejša in vsestranskejša izbira. Omogoča vam, da hkrati ponujate DeepSeek-V4.1-Flash in druge modele brez žrtvovanja zmogljivosti. DeepInfer je odlična možnost za ekipe, ki so osredotočene na DeepSeek in želijo iz NVIDIA strojne opreme izvleči vsak miligram zmogljivosti. Ker se oba pogona še naprej razvijata, pričakujemo nadaljnje približevanje v funkcionalnosti in zmogljivosti, kar razvijalcem ponuja več možnosti kot kdaj koli prej za optimizacijo njihove AI infrastrukture.