主流大模型加速推理框架的对比

补充说明：

性能与硬件权衡
    vLLM 和 TensorRT-LLM 依赖GPU，适合高吞吐、低延迟的企业级场景；llama.cpp 和 Ollama 侧重CPU/轻量GPU支持，适合资源受限环境。
    Ollama 在易用性上优于 llama.cpp ，但性能弱于后者；TensorRT-LLM 的硬件绑定特性使其在NVIDIA生态中无可替代。
量化与模型兼容性
    TensorRT-LLM 和 llama.cpp 支持低至INT4的量化，显著降低显存占用；
    vLLM 对多数开源模型兼容性较好，而 Ollama 依赖社区模型库，需手动扩展。
部署复杂度
    Ollama 和 llama.cpp 适合快速部署，而 vLLM 和 TensorRT-LLM 需专业调优。