Triton vs vLLM

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完全正确，你理解得很到位。可以进一步明确：

1. Triton 的通用性

   • Triton 并不限于大语言模型（LLM），它本质上是一个 企业级推理服务框架，支持各种深度学习模型。

   • 支持的模型类型包括：

     • CV 模型：ResNet、YOLO、Segmentation 等
     • NLP 模型：BERT、MiniLM、RAG embedding 模型
     • 推荐系统模型：DeepFM、XGBoost 等通过 ONNX/TensorRT 转换

   • Triton 可以管理 多模型、多实例、多 GPU/CPU 的推理调度，同时支持 动态 batch 和 延迟/吞吐量优化。

2. 加速能力

   • 对于传统非 LLM 模型，也能利用：

     • TensorRT 做 GPU 优化
     • 动态 batch 增加吞吐量
     • 异步推理 提升并发能力

   • 可以把 Triton 看作企业的 AI 推理网关，对大模型和小模型统一管理和调度。

3. 和 vLLM 的区别

   • vLLM 专注 LLM 解码推理，内部有 KV cache、并发生成优化，只做生成类任务。
   • Triton 管理全量服务，包括小模型和大模型，但 不提供像 vLLM 那样的专门 LLM 生成优化。

所以，Triton + vLLM 的组合场景就是：

• Triton 管理服务、路由、batch、监控
• vLLM 做 LLM 核心生成推理
• 同时 Triton 还能调度其他非 LLM 模型（embedding、CV、推荐等）

如果你需要，我可以帮你画一张 Triton 同时管理 LLM 和非 LLM 模型的架构图，让概念更清楚。你想要我画吗？