SGLang 和 vLLM 都是用于优化大型语言模型 (LLM) 推理的框架，旨在提高吞吐量和降低延迟。它们都采用了各种先进的技术，但在设计理念和擅长的应用场景上有所不同。
vLLM
vLLM 是一个专注于高吞吐量 LLM 推理的库，其核心创新是 PagedAttention 机制。
主要功能:
- PagedAttention: 借鉴操作系统中的虚拟内存分页思想，vLLM 将 KV Cache (Key-Value Cache) 分成块，并动态地按需分配和释放，从而实现更高效的内存管理，减少内存碎片，并允许更大的批处理大小。
- 连续批处理 (Continuous Batching): 在处理多个请求时，vLLM 会动态地将新的请求加入到当前正在进行的批处理中，最大限度地利用 GPU，减少空闲时间。
- 分布式推理: 支持多 GPU 和多节点部署，通过张量并行等技术提高大规模模型的推理能力。
- 优化 CUDA 内核: 包含高度优化的 CUDA 内核，与 FlashAttention 和 FlashInfer 等集成，加速模型执行。
- 量化支持: 支持 GPTQ, AWQ, INT4, INT8, FP8 等多种量化技术，进一步降低内存占用和提高推理速度。
优点:
- 高吞吐量: 在处理大量并发请求时表现出色，尤其适合单轮问答、内容生成、推荐系统等高吞吐量场景。
- 内存效率高: PagedAttention 有效解决了 KV Cache 内存碎片化的问题，可以支持更长的上下文和更大的批处理。
- 易用性: 提供简洁的 API，方便集成和部署。
- 成熟度高: 作为 LLM 推理领域较早且广泛采用的框架，社区活跃，生态系统相对完善。
缺点:
- 多轮对话性能相对弱: 在处理多轮对话等需要复杂 KV Cache 复用的场景下，vLLM 的自动前缀缓存 (Automatic Prefix Caching) 可能不如 SGLang 的 RadixAttention 灵活和高效。
- 对结构化输出支持有限: 原生对受限解码（如生成 JSON、Regex 匹配）的支持不如 SGLang 强大。
- 主要优化面向 GPU: 对 CPU 推理的支持较少。
SGLang
SGLang 是一个强调结构化编程和更智能的 KV Cache 复用的 LLM 推理框架。它在 vLLM 等现有引擎的基础上，引入了创新的优化。
主要功能:
- RadixAttention: SGLang 的核心创新之一。它使用 Radix Tree 结构来管理 KV Cache，能够更灵活地发现和复用多轮对话中共享的前缀，提高缓存命中率，显著降低多轮对话的延迟。
- 结构化输出支持 (Structured Output Support): 通过基于正则表达式 (regex) 和有限状态机 (FSM) 的受限解码，可以直接生成结构化的数据（如 JSON、XML），这对于代理、工具调用等场景非常有用。
- 编译器启发式设计: 将 LLM 程序视为一个
图，通过编译器优化技术来提升执行效率。 - 灵活的 KV Cache 复用: 除了 RadixAttention，还支持更高级的共享模式，如不规则树状结构共享。
- 与 Python 控制流和库的兼容性: 允许用户使用 Python 原生语法和库来开发复杂的提示策略和代理。
- 数据并行 (Data Parallelism): 在多 GPU 设置下，除了张量并行，SGLang 还支持数据并行，可以同时运行多个模型副本，进一步提高吞吐量。
优点:
- 多轮对话和复杂任务表现优异: RadixAttention 在多轮对话、规划、工具调用等需要大量 KV Cache 复用和动态上下文的场景中，相比 vLLM 有显著的性能优势（例如，在某些测试中，多轮对话吞吐量可提升 5 倍，延迟降低 30%-50%）。
- 强大的结构化输出能力: 原生支持受限解码，使得生成 JSON、XML 等结构化数据变得非常高效和可靠，这对于构建智能客服、数据分析、代码生成等应用至关重要。
- 更细粒度的控制和优化: 提供了更高级的抽象和工具，允许开发者对模型执行进行更精细的控制和优化。
- 更好的首个 token 时间 (TTFT): 在某些情况下，SGLang 的 TTFT 表现优于 vLLM。
缺点:
- 单轮高吞吐场景可能略逊色: 在纯粹的单轮、高并发推理场景下，vLLM 凭借其优化的批处理能力，在某些测试中可能依然保持领先。
- 相对较新: 相比 vLLM，SGLang 出现时间较晚，社区和生态系统可能还在发展中。
- 复杂性可能更高: 对于一些简单的 LLM 推理需求，其编译器启发式设计和高级功能可能引入一些额外的学习成本。
- 稳定性仍在改进: 在高并发下，有时可能会遇到稳定性问题。
总结与选择建议
| 特性/框架 | vLLM | SGLang |
|---|
| 核心优化 | PagedAttention (高效 KV Cache 管理，减少碎片) | RadixAttention (智能 KV Cache 复用，尤其擅长多轮对话) |
| 批处理 | 连续批处理 | 连续批处理 |
| 受限解码 | 有限支持 | 强大支持 (Regex, FSM, JSON 等) |
| KV Cache 复用 | 自动前缀缓存 | Radix Tree (更灵活，擅长动态多轮对话) |
| 主要优势 | 高吞吐量，单轮推理，内存效率 | 多轮对话，结构化输出，复杂任务，KV Cache 复用率高 |
| 适用场景 | 大规模单轮问答、内容生成、推荐系统、可预测的批处理 | 多轮对话、Agent、工具调用、需要生成结构化数据、上下文依赖强的应用 |
| 性能表现 | 在单轮高吞吐量下表现出色 | 在多轮对话和受限解码场景下表现显著优于 vLLM |
何时选择 vLLM:
- 你的应用主要是单轮对话或简单内容生成，对吞吐量要求极高。
- 你的请求模式比较可预测且模板化，前缀缓存效果明显。
- 你希望使用一个成熟、社区支持广泛的推理框架。
- 你不需要复杂的结构化输出或多步推理。
何时选择 SGLang:
- 你的应用包含大量的多轮对话、Agent、工具调用等需要复用历史上下文的复杂任务。
- 你需要模型生成严格的结构化输出（如 JSON、YAML、代码等）。
- 你希望利用Python 强大的编程能力来构建复杂的 LLM 逻辑。
- 你追求在动态、不可预测的对话流中获得更好的性能和缓存效率。
总的来说，vLLM 和 SGLang 都在不断发展和完善，它们之间并非简单的优劣之分，而是针对不同场景进行了优化。在实际部署中，建议根据你的具体应用需求和工作负载特点，进行性能测试和评估，选择最适合的框架。甚至，未来这两个框架可能会互相借鉴，融合彼此的优势。