四块加速卡上的六种推理引擎:Gemma 4 E2B 横评
来源:dev.to — 2026-11-13
📋 概述
作者把同一个 Gemma 4 E2B 分别放到 8GB 的 RTX 3050、Tesla T4、NVIDIA L4 和一颗 TPU v5e 上,用相同的提示、相同的 1 到 64 并发扫描、相同的 1319 道 GSM8K 与 400 道 BFCL 题跑六种推理引擎。结论是答案质量几乎不随芯片变化,15 组 GSM8K 分数落在 0.8954 到 0.9030 之间;速度则完全由芯片决定,GPU 上 vLLM 配投机解码领先,TPU 上 SGLang-JAX 胜出。
🔑 核心要点
- 质量结论:CUDA 引擎在三块 GPU 上的分数差异只相当于四道题。
- LiteRT-LM 用 int2/4/8 权重,在每块 GPU 上都是最差的一档。
- 不带投机解码的单请求延迟由芯片决定,引擎之间的相对次序在不同卡上保持一致。
- 所有跨平台数字都由 rollup.py 从四份结果文件里算出,脚本与仓库一并公开。
💡 金句
“Answers do not depend on the chip.”
译:答案不依赖芯片。
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