SGLang 和 vLLM 是大模型推理领域两款颇具影响力的工具，它们在设计目标、核心技术、适用场景等方面存在明显不同。
SGLang 全称为 Structured Generation Language，旨在支持复杂的大模型程序化调用，如多轮对话、规划、工具调用以及结构化输出（如 JSON 格式）。为实现这一目标，它通过协同设计前端语言与后端运行时，来提升多 GPU 节点的灵活性与性能。在技术上，SGLang 的 RadixAttention 技术利用基数树管理键值缓存，在多轮对话中，能将缓存命中率提升 3 - 5 倍，大幅降低延迟；它还支持结构化输出，借助正则表达式和有限状态机实现约束解码，可直接生成 JSON 等结构化数据。SGLang 适用于需要处理复杂任务的场景，像多轮对话、智能客服以及需要生成结构化数据的数据分析工作等。在 Llama - 7B 多轮对话任务中，其吞吐量比 vLLM 高 5 倍，延迟降低 30% - 50% 。
vLLM 即 Vectorized Large Language Model Inference，重点在于优化大模型推理的内存利用率和吞吐量，在高并发场景下表现卓越。它运用分页内存管理（PagedAttention）和动态批处理（Continuous Batching）技术，有效解决了单轮推理中的效率和资源瓶颈问题。例如，通过 PagedAttention 技术，vLLM 的显存利用率提升 3 - 4 倍，支持更高并发；在单 GPU 上可并行处理 100 + 请求。它还采用零冗余张量并行，借助 NCCL/MPI 通信库实现多 GPU 间的权重分割与同步，提升了计算效率。vLLM 主要适用于高吞吐单轮推理场景，如内容生成、推荐系统以及单轮问答等，其吞吐量比 HuggingFace Transformers 高 14 - 24 倍 。
总的来说，SGLang 在处理复杂任务、多轮对话以及结构化输出方面具有优势，而 vLLM 则在高并发单轮推理、提升内存利用率和吞吐量上表现出色。
开发者可依据具体的应用场景和需求来选择使用哪一款工具 。
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