你有单卡 A100 80G，要上线一个 7B decoder-only 模型，同时承接两个业务：业务 A 是长 prompt（约 4k tokens）短输出（约 100 tokens）的摘要，业务 B 是短 prompt（约 200 tokens）长输出（约 1k tokens）的代码补全。团队让你在 vLLM 和 TensorRT-LLM 之间二选一。请给出你的选择和判断依据，并具体说明 PagedAttention 在 A、B 两个业务上带来的收益分别体现在哪里、哪个业务上收益相对不明显，为什么。
面试官在考什么
判断候选人是否真的理解推理引擎的显存管理与调度机制，而不是停留在「谁快谁慢」的选型印象；考察能否把引擎特性映射到具体业务负载特征上做取舍。
回答框架 · 前两步
- 选型要落到负载特征：业务 A 是 prefill 重、prompt 变长，业务 B 是 decode 重、输出长，两者对显存碎片和单步延迟的敏感点不同。
- PagedAttention 的收益本质是把 KV cache 按 block 非连续存放，消除「按 max_len 预留」造成的内部碎片和请求间外部碎片，收益大小正比于请求长度方差和并发数。
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