SGLang：LLM推理引擎发展新方向

主要观点总结

本文介绍了大语言模型LLM的推理引擎的发展状况，现在主流方案收敛到了开源的vLLM和半闭源的TensorRT-LLM。文章还介绍了vLLM和SGLang的特点及优势，包括其技术创新、性能、易用性、开源社区经营、多硬件支持等方面。另外，文章也提到了大模型推理引擎的发展阶段和vLLM的进化压力，以及SGLang对LLM场景需求的探索。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型LLM的推理引擎发展

主流方案收敛到开源的vLLM和半闭源的TensorRT-LLM。

关键观点2: vLLM的特点及优势

vLLM是基于python开发的，代码简洁架构清晰，灵活地满足了二次开发的需求。它率先享受了Paged Attention技术创新的红利，带来了初始流量。此外，vLLM的PA kernel虽然用cuda开发，但是其余部分都是pytorch开发，包括Batch调度、模型定义、并行推理等，显著增加了灵活性，降低了开发者参与的门槛。

关键观点3: SGLang的特点及优势

SGLang采用了编译器方式的设计，当输入和输出是多对多的时，有很多Lazy方式来优化调度的空间。它采用了Efficient KV Cache Reuse with RadixAttention、Efficient Constrained Decoding with Compressed Finite State Machine和Efficient Endpoint Calling with API Speculative Execution等优化技术，可以显著加速LLM Program的计算量。

关键观点4: 大模型推理引擎的发展阶段

大模型推理引擎的发展进入了关键的调整期，定制集群的分离式架构出现，LLM的用法更加复杂，催生了LLM Programs使用范式。此外，非NVIDIA的NPU需要新的系统架构来充分挖掘与利用。

关键观点5: vLLM的进化压力

以vLLM为代表的开源LLM推理引擎正面临着前所未有的进化压力。