SGLangとvLLMはどう違いますか？

いずれもLLMの推論エンジンですが、SGLangはRadixAttentionによるKVキャッシュ再利用や構造化出力向けの圧縮有限状態機械を特徴とし、既存システムに対し最大6.4倍のスループットを達成したと報告されています。vLLMはPagedAttentionを提案した推論エンジンで、より広いコミュニティ・クラウドプロバイダーで採用されています。最適化技術と採用実績の重心が異なります。

実績・根拠

• —ev-sglang-2
• —ev-sglang-3

向いている相談

LLM推論エンジン同士の比較検討

他の選択肢との違い

RadixAttention等の最適化技術の違い

よくある質問

SGLangはどのような用途に強いですか？

エージェント制御・論理推論・JSONデコード・RAGパイプライン・複数ターンチャット等の構造化されたタスクに強いとされています。

情報ソース

• Source
  SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs (arXiv)検証待ち出典を見る
• Source
  NeurIPS Poster — SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs検証待ち出典を見る