간단히 말하자면, 다음과 같습니다.

vLLM: "엔진"에 초점을 맞춘 성능 맘모스.핵심 무기는 다음과 같습니다.페이징어텐션, 두통이고 메모리를 먹는 KV 캐시를 관리하기 위해 시스템의 가상 메모리 및 페이지 매김에 대한 아이디어를 차용합니다. 효과? 메모리 조각이 적고 특히 가변 길이 시퀀스 및 다중 요청 동시성을 처리할 때 처리량이 증가했으며 효율성이 크게 향상되었습니다. 당신은 그것을 하나로 생각할 수 있습니다고도로 최적화된 F1 레이싱 엔진목표는 표준 트랙(일반 텍스트 생성)에서 빠르고, 빠르고, 최고 속도를 내는 것입니다.

SGLang: 전쟁의 빠른 "엔진"과 "통제"를 모두 원하는 모델 디자인 혁신가.기본 엔진에 대해 소란을 피우는 것만으로는 만족할 수 없습니다. 그것은 하나를 얻었다프론트엔드 언어보다 간결하고 논리적인 방법으로 할 수 있습니다배치복잡한 생성 작업(예: 구조화된 데이터 추출, 다중 턴 대화 상자 관리, 함수 호출, 제한된 생성 등). 동시에 백엔드 엔진(예: RadixAttention)은 PagedAttention과 유사한 본질을 취하며 이 프런트 엔드 언어로 정의된 복잡한 제어 흐름에 대해 함께 최적화됩니다. 그것은 더 하나와 같습니다지능형 운전자 보조 시스템(ADAS)을 갖춘 고도로 프로그래밍이 가능한 경주용 자동차입니다.。 엔진은 여전히 강력하지만 "가리키고 명중"하는 것을 쉽고 정확하게 만드는 것이 더 중요합니다.

요점을 강조하고 차이점을 확인하십시오.

1. 핵심 시작점이 다릅니다.

• vLLM:"컴퓨팅 파워 스퀴저"。 시작점은 추론 엔진의 성능과 메모리 효율성을 최적화하여 KV 캐시의 오랜 문제를 해결하는 것입니다. 처리량과 짧은 대기 시간이 중요합니다.
• SGLang:"스폰 컨트롤 마스터"。 출발점은 고성능을 유지하면서 LLM 생성 프로세스를 보다 유연하고 효율적으로 제어하는 방법입니다. 빠른 엔진을 갖는 것만으로는 충분하지 않고 편리한 "스티어링 휠"과 "스로틀"을 갖는 것만으로도 충분하다고 생각합니다.

2. 다양한 수준의 가치 제공:

• vLLM: 주로런타임/엔진포스. 그 결과 고성능 "블랙 박스" 또는 저수준 라이브러리가 생성되어 API를 조정할 수 있지만 복잡한 생성 로직을 직접 래핑해야 합니다.
• SGLang: 예언어 + 런타임조합의. 런타임을 최적화할 뿐만 아니라 빌드 프로세스를 제어하도록 설계된 새로운 "프로그래밍 언어" 또는 DSL(Domain-Specific Language)을 제공하여 복잡한 빌드 전략을 구현하기 위한 진입 장벽을 크게 낮춥니다. 많은 Python 글루 코드를 작성하고 수동으로 상태를 관리해야 했던 많은 "sassies"는 SGLang을 사용하여 몇 줄의 코드로 수행할 수 있으며 빠르게 실행할 수 있습니다.

3. 해결 된 문제의 초점이 다릅니다.

• vLLM: 핵심 솔루션Inference efficiency in high-concurrency, variable-length sequences (높은 동시성, 가변 길이 시퀀스에서의 추론 효율성)출판하다. 대규모 배포가 필요하고 많은 수의 요청을 처리하는 표준 빌드 시나리오에 특히 적합합니다.
• SGLang: 주요 솔루션복잡한 빌드 작업을 위한 프로그래밍 복잡성그리고실행 효율성출판하다. 생성된 콘텐츠의 세밀한 제어, 고급 에이전트 로직 구현, RAG의 복잡한 검색 및 생성 협업 또는 모델 출력에서 특정 형식에 대한 엄격한 준수가 필요한 시나리오에 특히 적합합니다. Vision Language Model 지원도 하이라이트입니다.

4. 다양한 수준의 추상화:

• vLLM 更底層,關注어텐션 메커니즘 및 메모리 관리최적화.
• SGLang이 더 높다, 도입제어 흐름기본 최적화와 결합합니다. "개발자가 복잡한 작업을 수행하기 위해 LLM을 더 쉽게 호출할 수 있도록 하는 방법"에 관한 것입니다.

덜 정확한 비유를 사용하자면:

• vLLM은 컴퓨터를 초고속 SSD와 최고급 메모리 모듈로 교체하는 것과 같으며 읽기 및 쓰기 속도가 급증하고 전반적인 작동 부드러움이 크게 향상됩니다. 그러나 이러한 파일을 사용하는 방법, 워크플로를 구성하는 방법은 중요하지 않습니다.
• SGLang은 하드웨어(고성능 엔진)를 업그레이드할 뿐만 아니라 Python + 고성능 라이브러리(예: NumPy 및 Pandas)와 유사한 툴체인 세트를 제공하므로 보다 편리한 고급 언어를 사용하여 데이터를 처리하고 작업을 오케스트레이션할 수 있으며 기본 계층도 실행 효율성을 보장하기 위해 최적화되었습니다.

vLLM은 LLM에 대해 추론하고 있습니다.근본적인 효율성은 극도로 연습되었으며 원하는 것은 처리량입니다"강력한 벽돌이 날아간다"。

SGLang은 뛰어난 기본 효율성을 기반으로 제어 로직을 개방하고 제어 흐름을 추구합니다"정밀 유도"및 개발"준비 완료".

이 둘은 서로를 대체하는 것이 아니라 다른 차원에서 LLM 추론 최적화 분야의 탐구 및 진화와 더 유사합니다. 볼륨 성능이 기본이며, 볼륨 사용 편의성, 볼륨 표현 및 볼륨 장면 맞춤은 현재와 미래의 새로운 전장입니다.

따라서 GitHub 별의 수만 말고 어떤 별이 "전장"에 더 적합한지 확인하는 것이 중요합니다.