1.3.1 与传统框架对比（Hugging Face Transformers、Tensor...

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1.3.1 与传统框架对比（Hugging Face Transformers、TensorRT-LLM）在大模型推理工程化的战场上，我们早已告别了“能跑就行”的蛮荒时代。当一个LLM服务从实验室原型走向千万级QPS的生产环境，真正刺痛工程师神经的，从来不是“它能不能回答‘量子纠缠是什么’”，而是—— 它能否在 127ms 内完成 2048 token 的自回归解码，同时将 GPU 显存占用压到 14.3GB 以下，且不因 batchsize=1 的抖动而触发 CUDA OOM？这不再是模型能力的问题，而是推理框架的系统性工程能力问题。