一、核心定位与设计目标
维度 | SGLang | vLLM |
开发团队 | 清华大学与加州大学伯克利分校联合开发 | 加州大学伯克利分校（LMSYS 组织）开发 |
核心目标 | 优化复杂交互任务（如多轮对话、结构化输出、外部工具调用），提供灵活的编程接口 | 提升单轮推理的吞吐量和内存利用率，适合高并发场景 |
适用场景 | 多轮对话、智能体（Agent）、游戏NPC、多模态输入、结构化输出（如JSON） | 实时聊天机器人、大规模内容生成、推荐系统等高吞吐量场景 |
二、核心技术对比
1. KV Cache 管理
技术 | SGLang | vLLM |
RadixAttention | 通过基数树（Radix Tree）管理缓存，支持多轮对话中共享前缀的缓存复用。 | PagedAttention：借鉴操作系统分页机制，将KV缓存划分为固定大小的块，动态分配显存。 |
效果 | 在多轮任务中，缓存命中率提升 3-5 倍，显著降低延迟。 | 显存利用率提升 3-4 倍，支持更高并发，显存浪费控制在 4% 以下。 |
2. 性能优化
技术 | SGLang | vLLM |
结构化输出 | 通过正则表达式和有限状态机（FSM）实现约束解码，直接生成 JSON 等结构化数据。 | 不支持结构化输出，需后处理。 |
量化支持 | 支持 FP8/INT4 量化，结合 Torch.compile 优化（加速 1.5 倍）。 | 支持 AQLM 量化，优化显存和计算效率。 |
多模态支持 | 支持多模态输入（如 LLaVA-OneVision）。 | 主要针对纯文本场景。 |
编译器式设计 | 前端 DSL（领域特定语言）简化复杂任务编程，后端运行时优化调度和资源分配。 | 提供简洁的 API 接口，但缺乏复杂任务的抽象能力。 |
3. 编程灵活性
特性 | SGLang | vLLM |
复杂控制流 | 支持循环、分支、树状采样（如智能体开发）。 | 仅适合单轮任务，复杂控制流需外部编程。 |
DSL 支持 | 提供 DSL 和 Python 原生语法，适合复杂任务编程。 | 提供简洁的 API 接口，但缺乏 DSL 抽象能力。 |
三、性能表现对比
场景 | SGLang 优势 | vLLM 优势 |
单轮推理吞吐量 | 较低（未针对单轮优化）。 | 显著更高（比 HuggingFace Transformers 高 14-24 倍，比 TGI 高 2.2-2.5 倍）。 |
多轮对话延迟 | 显著更低（RadixAttention 缓存命中率高，减少重复计算）。 | 需手动优化缓存复用，性能较弱。 |
结构化输出 | 直接生成 JSON 等结构化数据（通过正则表达式和 FSM 约束解码）。 | 不支持结构化输出，需后处理。 |
复杂任务处理 | 支持多轮对话、工具调用、树状采样（如智能体开发）。 | 仅适合单轮任务，复杂控制流需外部编程。 |
四、适用场景对比
场景 | 推荐框架 | 原因 |
高并发单轮推理 | vLLM | PagedAttention 和 Continuous Batching 技术显著提升吞吐量。 |
多轮对话与智能体 | SGLang | RadixAttention 优化缓存复用，支持复杂控制流和结构化输出。 |
结构化数据生成 | SGLang | 内置 FSM 约束解码，可直接生成 JSON 等格式。 |
多模态任务 | SGLang | 支持 LLaVA-OneVision 等多模态模型。 |
快速部署与简单任务 | vLLM | API 简洁，HuggingFace 模型兼容性好，适合快速集成。 |
五、易用性与部署
维度 | SGLang | vLLM |
编程接口 | 提供 DSL 和 Python 原生语法，支持复杂任务编程（如循环、分支）。 | 提供简洁的 API 接口，但缺乏复杂任务的抽象能力。 |
部署方式 | 支持 Docker、K8s、pip 安装，部署灵活。 | 支持 Docker、Python 包、OpenAI 兼容 API，部署简便。 |
模型兼容性 | 支持 Llama、Gemma、QWen、DeepSeek、LLaVA 等模型。 | 支持 HuggingFace 模型（如 Llama、GPT 系列），兼容性广。 |
学习曲线 | 较陡峭（需掌握 DSL 和复杂编程模式）。 | 较平缓（API 直观，适合快速上手）。 |
六、未来趋势与融合
- 技术互补性：
- SGLang 的 RadixAttention 和 vLLM 的 PagedAttention 可结合使用，进一步提升多轮对话和单轮推理的性能。
- vLLM 计划引入 RadixAttention，SGLang 也在优化单轮吞吐量，两者技术逐渐融合。
- 企业级应用：用 vLLM 作为底层推理引擎，结合 SGLang 的编程接口处理复杂交互逻辑，兼顾性能与灵活性。
七、如何选择？
- 选择 vLLM 如果：
- 需要高吞吐量（如实时聊天机器人、内容生成）。
- 任务简单，无需复杂控制流或结构化输出。
- 希望快速部署且团队熟悉 HuggingFace 生态。
- 选择 SGLang 如果：
- 需要处理多轮对话、智能体、多模态任务或结构化输出。
- 团队具备 Python 编程能力，需灵活控制生成逻辑。
- 希望通过 DSL 简化复杂任务编程。
八、总结对比表
维度 | SGLang 优势场景 | vLLM 优势场景 |
性能 | 多轮对话、结构化输出、复杂任务 | 单轮推理吞吐量、高并发场景 |
灵活性 | 编程接口丰富，支持复杂控制流 | API 简洁，适合快速集成 |
技术特点 | RadixAttention、结构化输出、多模态支持 | PagedAttention、Continuous Batching |
九、实际案例参考
- SGLang：
- DeepSeek V2 MLA：在 SGLang v0.3 中，通过优化 MLA（多头潜在注意力）实现比 vLLM 高 7 倍 吞吐量。
- Torch.compile：集成 PyTorch 2.0 的 Torch.compile，提升解码速度 1.5 倍。
- PagedAttention：在 H100 GPU 上，吞吐量可达 500-1000 TPS（比 HuggingFace Transformers 高 14-24 倍）。
- AQLM 量化：支持 2-bit 量化模型（如 Llama-2-7b-AQLM），显存占用减少 75%。
十、最终建议
- 如果需要兼顾性能与灵活性：探索两者的组合使用（例如，用 vLLM 作为底层推理引擎，结合 SGLang 的 DSL 处理复杂逻辑）。
- 如果追求极致性能：根据任务类型选择框架（单轮任务选 vLLM，多轮任务选 SGLang）。
- 如果团队技术栈适配：优先选择与团队熟悉的技术栈（如 HuggingFace 生态适配 vLLM，复杂任务适配 SGLang）。
希望以上分析能帮助你更好地理解 SGLang 和 vLLM 的区别