推理引擎实现: vLLM & SGLang
本节内容将基于 test.txt 进行重构,敬请期待
核心内容预告
vLLM: 高吞吐量推理系统
博客: Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System
核心技术:
- PagedAttention: 分页式 KV Cache 管理
- 动态批处理 (Continuous Batching)
- 分块预填充 (Chunked Prefill)
- 前缀缓存 (Prefix Caching)
SGLang: 开源高效服务框架
博客: SGLang - 高效且开源的 LLM 服务框架
核心技术:
- RadixAttention: 高效前缀匹配
- PD 分离架构: Prefilling/Decoding 解耦
- RDMA KV 传输: 跨节点缓存共享
- 推测解码集成 (EAGLE-2/3)
系统对比
| 特性 | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| KV Cache | PagedAttention | RadixAttention |
| 架构 | 统一调度 | PD 分离 |
| 社区 | UC Berkeley | LMSYS |
| 适用场景 | 通用推理 | 大规模并发 |
状态: 🚧 内容重构中,预计完成时间: TBD