优化 LLM 推理，vLLM、SGLang你真的用对了吗？

当 vLLM 遇见 SGLang，架构的融合开启了优化的新篇章。

企业在人工智能（AI）的征程中正跨越一个关键的拐点。
那个只需启动一个 GPU、看看演示就算部署了 LLM/SLM 的实验时代已经结束。下一阶段更为艰难，风险更高，也更能揭示本质：规模化的生产级推理。

一旦模型离开实验室，开始为真实用户提供服务，每一个设计决策都将变得清晰可见。
每一毫秒的延迟、每一次 GPU 内存的分配、每一个调度器的选择，都直接转化为成本、用户体验和竞争优势。让模型开口说话的新鲜感逐渐褪去；现在重要的是它运行的速度、可靠性和经济性。

推理平台，这个曾经被视为管道基础设施的角色，如今已成为战略性的差异化因素。它决定了一个组织能否快速迭代模型、应对不可预测的需求，并在不超支的情况下提供低延迟响应。选择正确的基础不再是技术偏好问题，而是一项架构层面的承诺，它将塑造未来数年 AI 技术的经济效益和敏捷性。

如果您曾目睹 LLM 在真实流量下挣扎，或眼看 GPU 内存被不断增长的 KV 缓存吞噬，那么这篇文章就是为您准备的。
当前真正的挑战在于如何以速度、智能和效率在规模化场景下提供模型服务。
本文旨在为那些预见到 vLLM 的空间智能与 SGLang 的时间编排相融合的同仁而写，这才是 AI 的下一个前沿阵地——在这里，内存、缓存和架构将决定谁能在智能推理时代脱颖而出。

AI 基础设施的三要素

对于那些正在设计或扩展这些系统的工程师、MLOps 负责人和 AI 架构师而言，三种力量正决定着长期的成功。

1. 架构灵活性 (Architectural Flexibility)
推理必须超越硬件的界限。无论工作负载运行在 NVIDIA GPU、AMD 加速器、Intel Gaudi 还是 CPU 集群上，运行时都必须保持可移植性。僵化的技术栈会限制创新，而灵活的技术栈则能随着时间的推移不断提升效率。

2. 运营可扩展性 (Operational Scalability)
重点不再是快速服务一个请求，而是可预测地服务一千个不同的请求。处理可变的序列长度、海量的并发和重上下文的提示，需要智能的批处理、缓存和分布式编排。这是吞吐量与确定性相结合的体现。

3. 生态系统开放性 (Ecosystem Openness)
模型演进的步伐永不停歇，新的架构每月涌现，新的内核每周诞生。推理层必须具备足够的可扩展性，以便在不重新设计整个技术栈的情况下集成这些进步。开放的接口和透明的 API 不再是可选项，而是必需品。

vLLM 与 SGLang 的融合

在这一新格局中，vLLM 和 SGLang 这两个开放系统已成为应对这些挑战的最完整答案。
它们诞生于学术的严谨，但经受了现实需求的淬炼。

vLLM 重新构想了内存和并行机制，优化了推理的空间维度——即参数、缓存和工作负载如何在设备间分布。
SGLang 则通过掌握时间维度与之互补——即通过异步调度和动态图编译，让执行过程以令牌（token-by-token）和流（stream-by-stream）的方式展开。

它们共同构成的不仅仅是框架，更是现代推理的架构范本：开放、可组合，并为真实世界的速度而设计。

为何此刻至关重要

从 LLM 研究到现实世界运营的转变，与十年前的云计算革命如出一辙。当时的问题是如何在不管理服务器的情况下运行软件；今天的问题则是如何在不管理阻力的情况下运行智能。
这种在成本与性能、开放与优化、速度与控制之间的阻力，将实验者与真正的企业区分开来。

vLLM 和 SGLang 从不同角度解决了这一阻力，并趋向同一个目标：
vLLM 通过解决内存效率低下的问题，并能在不同硬件上优雅扩展，使大型模型的服务变得经济可行。
SGLang 则使推理过程响应迅速且流畅，支持实时流式传输、推测解码（speculative decoding）和可组合的智能体工作流，且不增加额外延迟。

它们共同帮助组织构建出表现如生产级软件的 AI 系统——可扩展、可观测、多租户，并为不可预测的工作负载做好准备。

这就是 AI 基础设施的新前沿，在这里，架构即战略，推理平台定义了智能的经济学。

1.开放基础与适应性的经济学

最具韧性的 AI 生态系统在设计之初便是开放的。
vLLM 起源于加州大学伯克利分校的一个项目，现已成长为社区中发展最快的推理引擎之一。它在 PyTorch 基金会的治理下，受益于与 Linux、Kubernetes 和 Apache Spark 相同的开放开发模式，这些项目已成为企业计算的基石。
这种开放性不仅仅是一种哲学立场，更是一种经济优势。当优化补丁、内核更新和新模型集成每周都在涌现时，组织能够持续演进，而无需等待供应商的发布周期。

开放治理也确保了独立性。使用 vLLM，路线图不受任何单一云服务商或硬件制造商的束缚；社区推动着进步，而这种速度已经使其成为数十个生产系统的默认后端。

围绕 vLLM，更广泛的生态系统——Kubernetes、KServe、Ray Serve、Kubeflow、Flyte、Vertex AI、SageMaker 和 Databricks Model Serving——构成了一个运营网格。这些平台在成熟度和侧重点上有所不同，但都遵循一个核心原则：编排和可观测性应保持可移植。推理层必须能在它们之间自由迁移而不失真。
这种可移植性正是长期适应性的精髓所在。

2.架构作为一个生命系统

现代 LLM 正在挑战硬件的极限。
一个 700 亿参数的模型在 FP16 精度下大约消耗 140 GB 内存——远超任何单个 GPU 的容量。因此，高效的推理不仅取决于 GPU 的速度，还取决于计算和内存是如何分布的。

vLLM 通过四种相互关联的并行化策略来解决这个问题：

• • 数据并行 (Data Parallelism, DP)：在多台服务器上复制完整的模型副本，每个副本服务于独立的请求。这以最小的编排复杂性实现了线性的吞吐量扩展。
• • 流水线并行 (Pipeline Parallelism, PP)：按层划分模型，使令牌（token）顺序流经多个 GPU。通过合理的微批处理（micro-batching）保持每个阶段的饱和运行。
• • 张量并行 (Tensor Parallelism, TP)：将单个矩阵乘法拆分到多个加速器上，依赖 NVLink 或 InfiniBand 等高速互连来同步部分结果。
• • 专家并行 (Expert Parallelism, EP)：为混合专家（Mixture-of-Experts）架构提供动力，其中令牌仅被路由到相关的“专家”，从而大幅减少冗余计算。

vLLM 的独特之处在于能够无缝地融合这些方法。
单个部署可能在每个节点内部使用张量并行，在节点之间使用流水线并行，并为路由使用专家并行——所有这些都封装在数据并行复制下以提高吞吐量。
扩展变成了一个配置问题，而不是重新设计。

SGLang 从另一个视角对此进行了补充。它专注于时间维度的编排，即执行如何随时间展开。
vLLM 优化资源的空间分配，而 SGLang 则精炼每个操作的时序：令牌流式传输、核函数融合（kernel fusion）、推测解码和图感知调度。
其运行时会持续调整计算顺序，以最大限度地减少 GPU 空闲周期并同步异步任务，尤其是在交互式或对话式场景中。

两者形成了一种双重架构：vLLM 作为空间优化器，SGLang 作为时间优化器。
当它们结合时，便产生了一个在规模和响应性上都能扩展的系统。

内存是推理的真正通货

每个构建 LLM 基础设施的组织最终都会面临同一个现实：内存，而非算力，才是推理的真正瓶颈。
单个请求可能涉及数百个令牌，每个令牌都要求模型通过存储的键值对（key-value pairs）来关注所有先前的令牌。这种被称为 KV 缓存（KV Cache）的结构，其大小随输入序列长度和并发用户数的增加而线性增长。

在小规模下，这个问题似乎并不明显。但一旦模型投入生产，为实时用户、聊天历史和多轮对话上下文提供服务时，缓存就成了每块 GPU 上的一个隐性成本。其结果是吞吐量下降、延迟不稳定，以及每令牌成本不断攀升。

这正是 vLLM 实现其突破的地方：PagedAttention 架构。
vLLM 不再静态分配大块连续的 GPU 内存，而是像操作系统处理虚拟内存一样管理缓存。
它将缓存分割成细粒度的“页面”，随着令牌的到达或完成动态地分配和释放它们。

其优势是深远的：

• • 零内部浪费：内存仅在需要时消耗。
• • 缓存复用：用户间的共享前缀只存储一次，不重复。
• • 弹性增长：活跃会话可实时扩展或收缩。
• • 更高并发：在不出现性能悬崖的情况下，每块 GPU 可容纳更多用户。

在实际部署中，这种效率可能意味着每块 GPU 服务十个用户与一百个用户的区别。它将 GPU 内存从一个固定约束转变为一种可管理的弹性资源——在不增加一倍硬件支出的情况下实现线性扩展。

SGLang 从另一个角度补充了这一设计。其运行时引入了流式感知缓存（streaming-aware caching），这是一种根据令牌生成进度来优先处理缓存读写的调度方法。
SGLang 的调度器不将缓存视为静态的，而是识别时间模式，判断缓存的哪些部分可能接下来被访问，并高效地预取它们。

vLLM 和 SGLang 共同重新定义了推理中内存的经济学。
vLLM 优化数据的存放位置；SGLang 优化数据的访问时机。
其结果是一个不仅能在相同硬件上容纳更多用户，而且能以更低的延迟方差和稳定的首令牌时间（time-to-first-token）可预测地做到这一点的系统。

这意味着企业可以为客户助理、交易分析或医疗分诊系统等交互式应用保持实时响应能力，同时将 GPU 内存开销降低几个数量级。

前缀缓存：基数树与内存块的竞赛

如果说 KV 缓存管理着令牌级别的内存复用，那么前缀缓存（Prefix Caching）则决定了推理引擎在处理共享相似输入提示的请求时，能够多有效地复用工作。
在生产环境中，这种优化的影响力远比初看起来要大。许多企业用例——如客户聊天机器人、研究助理或文档摘要器——在数千个并发请求中都以几乎相同的前缀开始。
独立处理它们意味着一遍又一遍地重新计算相同的嵌入（embedding）和注意力状态，浪费了计算周期和内存带宽。

vLLM 和 SGLang 都致力于解决这种冗余，但它们的方法在一些有趣的方面有所不同。

vLLM 的块级前缀缓存
vLLM 将其在 PagedAttention 中“内存优先”的理念应用于缓存。它不为每个用户存储整个序列，而是将共享的输入段划分为可在请求间复用的缓存块。
每个块对应一个预计算的前缀——例如，“你是一个帮助用户的 AI 助手……”——这些块在 GPU 内存中只存储一次。当多个请求共享相同的前缀时，vLLM 直接复用该块的 KV 对，绕过了冗余的注意力计算。

这种块级的粒度既简单又高效。它最大限度地减少了 GPU 内存的重复，并利用了现有的缓存管理机制。然而，它有一个局限：它将前缀视为离散的单元，意味着缓存复用仅对完全相同的段落有效，而非重叠部分。

SGLang 基于基数树的前缀缓存
SGLang 采用了一种更具表现力的方法。其前缀管理使用基数树（Radix Tree，或称前缀树）结构，使其能够在令牌级别识别请求之间的部分重叠。
在基数树中，每个节点代表一个令牌序列，公共的子路径被动态共享。
这意味着如果两个用户的查询共享部分前缀——例如，一个查询以“Summarize the financial report from Q2”开始，另一个以“Summarize the financial report from Q3”开始——重叠的令牌（“Summarize the financial report from”）会被缓存一次并为两者复用。

其好处是在可变长度的输入中实现了细粒度的复用和更高的命中率。其代价是结构复杂性：管理基数树需要动态分配和遍历逻辑，这会引入轻微的 CPU 开销，尤其是在高并发下。

权衡

• • vLLM 的基于块的系统优先考虑吞吐量和简单性，非常适合那些以相同前缀为主导的环境，如模板化提示或标准化助手。
• • SGLang 的基数树方法优先考虑复用性和适应性，在具有高词汇多样性、前缀相似但不完全相同的工作负载中表现出色。
• • 在混合部署中，一些团队甚至将两者分层使用：vLLM 处理静态模板的粗粒度缓存，而 SGLang 管理动态请求的细粒度复用。

在这两种系统中，前缀缓存都带来了可观的价值：

• • 在高流量期间，冗余计算最多可减少 30-50%。
• • 由于减少了令牌的重新编码，预填充（prefill）延迟更低。
• • 在负载高峰期，GPU 利用率更可预测。

这些创新共同改变了推理系统对共享上下文的看法——不再是冗余计算，而是可复用的智能。

从单节点到分布式结构

真正的可扩展性始于推理从单台机器迁移到集群。
挑战在于如何在不将数百个 GPU 变成协调瓶颈的情况下进行编排。新兴的分布式控制平面——构建在 Kubernetes、Ray 或自定义 gRPC 结构之上——现在正成为多节点推理系统的骨干。

像 llm-d 这样的项目体现了这一演进。它们引入了能够感知 vLLM 内部状态的调度器，将请求路由到具有匹配缓存前缀的实例，平衡预填充和解码工作负载，并使用 UCX 等协议在节点间协调 KV 缓存的传输。
预填充（Prefill）工作节点处理计算密集型的提示处理；解码（Decode）工作节点专注于内存密集型的令牌生成。每个部分都可以独立扩展，使基础设施能够实时进行规模调整。

SGLang 的运行时与此类结构天然集成。其异步图执行允许部分令牌流跨节点传输，而无需等待批处理完成。这种设计缩短了首令牌时间，并稳定了分布式集群的延迟。
这些组件共同构成了一个协调一致的系统：vLLM 管理分布式内存，SGLang 管控分布式执行，而像 Kubernetes 或 Ray 这样的编排层则确保运营的可靠性。

硬件独立性作为竞争优势

推理层绝不应受限于单一芯片供应商。
在实践中，发展最快的组织将硬件视为一个动态组合，混合搭配 GPU、TPU、LPU 和 CPU，以平衡性能、成本和可用性。

vLLM 的硬件无关基础支持 NVIDIA、AMD、Intel、Google TPU、AWS Inferentia / Trainium，以及从 x86 到 ARM 的现代 CPU 架构。

这种自由度让每个工作负载都能找到其经济上的最优解：

• • 在 H100s 或 MI300Xs 上进行高吞吐量推理，
• • 在 Inferentia 或 Gaudi 上进行经济高效的服务，
• • 为长尾或离线任务使用基于 CPU 的处理，
• • 为研究集群使用 TPU 加速。

SGLang 通过一个设备自适应编译器扩展了这种独立性，该编译器能检测内核能力并即时生成优化的执行图。在并非每个节点都使用相同代次加速器的混合环境中，这种灵活性无需手动调优即可发挥优势。

像 Ray Serve、KServe 和 Vertex AI Workbench 这样的运营框架已经支持异构调度，让这些运行时能够优雅地共存。硬件多样性，曾经是一种负担，如今变成了一个可优化的维度。

不断扩展的模型架构宇宙

如今，模型创新的速度已经超过了基础设施的普及速度。
在短短一年内，开源领域已涌现出数百种模型，涵盖 LLaMA、Mistral、Gemma、Granite 和 Qwen 等系列，以及多模态和检索增强的混合模型。
要支持这种多样性，推理系统需要将新架构视为配置项，而非例外情况。

vLLM 通过一个一致的集成流程实现了这一点：在 PyTorch 中实现模型，对齐注意力后端，从 Hugging Face 或自定义仓库加载分词器（tokenizer），并通过 YAML 进行配置。运行 LLaMA 3 的同一台服务器无需重新部署即可服务 Mixtral 或 Gemma。

SGLang 则进一步扩展了这一视野。其运行时能动态融合计算图，支持推测解码、多轮流式传输，以及在单个流程中混合推理和检索的模型。
它不受限于 Transformer 的假设；它是一个动态计算的框架。
实际上，vLLM 确保任何模型都能高效运行；SGLang 确保任何模型都能在实时条件下智能地表现。

无需锁定的运营纪律

没有可靠性，可扩展性就毫无意义。
企业环境要求与传统微服务同等的严谨性：安全性、可观测性和可预测的恢复能力。
幸运的是，现代 MLOps 生态系统——KServe、Ray Serve、Flyte、Kubeflow、SageMaker Inference 和 Databricks Model Serving——将这些能力作为可组合的层次提供，而非封闭的围墙花园。

在一次部署中：

• • KServe 或 Ray Serve 处理声明式的模型服务和自动扩展。
• • 服务网格层（Istio 或 Linkerd）保障服务间通信的安全。
• • Grafana 或 Prometheus 提供延迟、队列深度和 GPU 利用率的实时仪表盘。
• • 像 OPA 这样的策略引擎强制执行访问控制和合规性。
• • GitOps 框架管理生命周期和配置漂移。

vLLM 与这些开放接口原生集成，暴露指标、自动扩展信号和健康探针。
SGLang 贡献了细粒度的执行追踪和内核级遥测数据，让 DevOps 团队能够从用户请求一直看到 CUDA 内核的层面。
它们共同提供了通常只有定制企业系统才有的透明度，且没有专有系统的开销。

衡量可持续性，而不仅仅是速度

一个推理平台的成功不能简单地用每秒处理的令牌数（tokens per second）来衡量。
性能指标是依赖于上下文的；而架构的可持续性则不然。
在评估推理策略时，真正的问题是结构性的：

• • 它是否能在不改变架构的情况下进行水平和垂直扩展？
• • 它能否以最小的工程量采纳新一代硬件？
• • 优化杠杆是否透明且可配置？
• • 社区的演进速度能否超过专有替代方案？

vLLM 和 SGLang 通过互补的优势满足了这些标准。

vLLM 提供了确定性的扩展和内存效率，使成本可预测。
SGLang 增加了自适应调度和动态令牌管理，从而在不可预测的工作负载下保障延迟。

它们共享的开放架构确保了一个社区所做的改进能够立即惠及另一个社区。

在大型组织中，这转化为可衡量的影响：更低的 GPU 空闲时间、更少的复制成本，以及更快地集成新兴模型类型——所有这些都无需重新设计系统。

一条采纳之路

从实验到生产的过渡遵循一个熟悉的节奏：

阶段 1 — 原型 (Prototype):
在 Kubernetes 或 Ray 等容器化环境中部署 vLLM；对模型加载、KV 缓存性能和基本吞吐量进行基准测试。

阶段 2 — 集成 (Integrate):
为交互式或流式端点添加 SGLang；测试推测解码和图调度。

阶段 3 — 分布 (Distribute):
采用 llm-d、Ray Cluster 或自定义 gRPC 协调进行多节点编排。验证预填充/解码分离和缓存流动性。

阶段 4 — 加固 (Harden):
实施可观测性、安全性和自动化扩展。连接到企业身份、日志和计费系统。

阶段 5 — 扩展 (Extend):
将内核、调度器或监控插件贡献回开放生态系统。这些社区的健康状况决定了平台的生命力。

这个循环将试点项目转变为能够与它们所服务的模型一同演进的持久系统。

融合：开放推理的未来

当前正在发生的最深刻转变是框架之间边界的消融。
推理不再由单体技术栈定义，而是由一系列专业化层次的融合来定义，每个层次都解决一个根本性的约束：

• • vLLM 优化内存和并行性，确保大型模型在任何硬件上都能高效运行。
• • SGLang 优化执行动态，赋予模型时间上的敏捷性和交互响应能力。
• • KServe、Ray Serve、Vertex AI、Flyte 和 Kubeflow 等编排框架提供运营支架，保持部署的可复现性和可观测性。
• • 新兴的分布式结构如 llm-d 将所有部分联系在一起，协调跨集群的资源分配和缓存共享。

这种综合创造了一个模块化而又协调统一的推理环境，其中组件可以独立演进，但又能无缝协作。
它反映了云计算本身的发展历程：从单体服务器到服务网格，从孤立的集群到联邦智能。

构建能够学习演进的基础设施

任何企业 AI 成熟度的衡量标准，很快将不再是部署了多少模型，而是这些模型的适应能力有多流畅。
这种适应性依赖于一个为开放性、弹性和透明性而设计的推理基础。

vLLM 和 SGLang 是这一理念的实践体现。
它们证明了性能不必以牺牲可移植性为代价，复杂的调度可以与社区驱动的创新共存。结合编排框架，它们形成了一个智能既可扩展又可持续的生态系统。

随着模型规模的增长、硬件的多样化和工作负载的全球化，赢家将是那些能够学习如何演进的系统——自动地、高效地，并与持续加速该领域的更广泛的开源运动和谐共存。

推理的未来属于那些与它们所服务的模型一样智能的架构。

最后

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