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《4. 为什么 Triton 不够了》
2026年，随着大模型规模和复杂度的急剧增长，传统推理框架Triton Inference Server在处理现代推理场景时逐渐显现出局限性。本文深入剖析了Triton在动态批处理、MoE模型支持和分布式架构等方面的不足，对比了vLLM如何通过PagedAttention和Continuous Batching技术超越这些限制。通过MoE模型下的性能对比和从Triton到vLLM的迁移实践，本文将帮助工程师理解何时切换框架，对齐NVIDIA/云厂商招聘中"工具选型"技能要求。
——来自博客 https://blog.csdn.net/lxcxjxhx/article/details/157093509
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