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GitHub · 去对齐工具与仓库·· 5 天前精选AI 评分68

agents-per-gpu 实测单张 A40 上 vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM 的 Agent 并发容量

ImanolGo/agents-per-gpu

来源与原文

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发布时间:(北京时间)

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完整链接与内容说明

https://github.com/ImanolGo/agents-per-gpu

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AI 导读

作者开源 agents-per-gpu 仓库,在单张 48 GB A40 上以 Agent 形态负载实测 vLLM 0.32.0、SGLang 0.5.9 和 TensorRT-LLM 1.2.1 服务 Qwen3-4B 的并发容量。开启 prefix caching 后三个引擎均能承载 6 个并发 Agent 会话,关闭时仅 2 到 3 个,且每任务成本降至原来的三分之一到五分之二;8 秒 step SLO 下 SGLang 以 4 个会话领先。INT4-AWQ 量化的 Qwen3-8B 在工具调用精度持平的情况下比 BF16 的 4B 承载更多 Agent。所有数字可用 apg report 从 results/ 复现,方法与细节见 reports/REPORT.md。

推荐理由

作者在单张 A40 上实测三种推理引擎的 Agent 并发容量,并给出 prefix caching 带来的容量差和每任务成本数据。

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