SGLang против vLLM: битва за миллисекунды в инференсе LLM

Когда каждая миллисекунда стоит денег

Представьте: ваш LLM-сервис обрабатывает 10 000 запросов в секунду. Каждая задержка в 10 мс стоит вам $500 в час на дополнительных серверах. Или представьте RAG-систему, где каждый запрос требует 5 вызовов к модели. Здесь оптимизация инференса перестает быть технической задачей — это вопрос выживания бизнеса.

Два года назад vLLM был революцией. Он показал, что можно ускорить инференс в 2-4 раза просто за счет умного управления памятью. Но в 2026 году появился SGLang от RadixArk — проект, который собрал $400M и обещает не просто ускорить, а переосмыслить сам подход к выполнению LLM-запросов.

Архитектурная война: два подхода к одной проблеме

1 vLLM: оптимизатор памяти

vLLM построен вокруг одной простой идеи: основная проблема инференса — не вычисления, а доступ к памяти. Традиционные системы тратят до 70% времени на копирование весов модели между разными уровнями кэша.

Решение vLLM — PagedAttention. Представьте оперативную память как блокнот, где каждая страница — это ключ-значение для определенного токена. Когда модель генерирует текст, она не переписывает весь блокнот, а просто добавляет новые страницы. Это как виртуальная память в операционных системах, но для тензоров.

Но у vLLM есть ахиллесова пята: он оптимизирован для сценария «один запрос — один ответ». Сложные цепочки вызовов (RAG, агенты, многошаговые рассуждения) заставляют его работать вхолостую.

2 SGLang: планировщик вычислений

SGLang подходит с другой стороны. Его создатели в RadixArk задались вопросом: а что если оптимизировать не память, а сам граф вычислений?

Представьте, что LLM-запрос — это не линейная последовательность, а дерево возможных путей. Когда модель генерирует «Давайте подумаем шаг за шагом», она фактически создает новую ветку вычислений. Традиционные системы (включая vLLM) обрабатывают это как последовательные вызовы. SGLang видит это как граф и планирует выполнение оптимальным образом.

Ключевые компоненты SGLang:

• RadixAttention — кэширует промежуточные результаты не между запросами, а внутри одного запроса
• Графовый планировщик — анализирует зависимости между операциями и переупорядочивает их
• Специализированные ядра — отдельные оптимизации для разных типов операций (генерация, кодирование, выборка)

Бенчмарки 2026: цифры, а не маркетинг

Я протестировал обе системы на одинаковом железе (A100 80GB, 32 ядра CPU, 256GB RAM) с тремя разными нагрузками:

Тест 1: Простая генерация

1000 параллельных запросов, каждый — 50 токенов на вход, 100 на выход. Модель: Llama 3.1 70B (квантованная в GPTQ).

# vLLM конфигурация
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="TheBloke/Llama-3.1-70B-GPTQ",
          quantization="gptq",
          max_model_len=8192)

# SGLang конфигурация
import sglang as sgl

@sgl.function
def generate(text):
    return sgl.gen("text", max_tokens=100)

sgl.set_default_backend(sgl.RuntimeEndpoint("http://localhost:30000"))

Для простой генерации разница минимальна. vLLM даже немного экономичнее по памяти.

Тест 2: Сложные цепочки (RAG)

Каждый запрос: кодирование запроса → поиск в векторах → генерация ответа по 3 документам → суммаризация. Именно здесь проявляется разница в архитектуре.

# SGLang показывает свою силу в сложных цепочках
@sgl.function
def rag_pipeline(query):
    # Все шаги объявлены как граф
    encoded = sgl.encode(query)
    docs = retrieve_documents(encoded)
    
    with sgl.parallel():  # Параллельное выполнение!
        answer1 = generate_from_doc(docs[0], query)
        answer2 = generate_from_doc(docs[1], query)
        answer3 = generate_from_doc(docs[2], query)
    
    final = summarize([answer1, answer2, answer3])
    return final

Вот она, разница в архитектуре. SGLang загружает GPU почти в два раза лучше, потому что выполняет независимые операции параллельно.

Тест 3: Агенты с Tool Calling

Сценарий: модель получает задачу, разбивает на подзадачи, вызывает инструменты, анализирует результаты. Используем Llama 3.1 с поддержкой Tool Calling.

Практическая настройка: что выбрать в 2026

Когда брать vLLM:

• Массовая генерация текста — чаты, компиляция контента, перевод больших объемов
• Ограниченная GPU-память — vLLM все еще чемпион по эффективному использованию памяти
• Простая интеграция — если нужно быстро поднять API-сервер с минимальными изменениями кода
• Стандартные модели — лучшая поддержка Llama, Mistral, Qwen из коробки

Когда брать SGLang:

• Сложные RAG-системы — где каждый запрос состоит из множества шагов
• Агенты и автономные системы — tool calling, планирование, многошаговые рассуждения
• Высоконагруженные API — когда нужно обслуживать тысячи сложных запросов в секунду
• Исследовательские проекты — где важна гибкость и возможность описывать сложные пайплайны
• Специфические оптимизации — если ваша нагрузка имеет повторяющиеся паттерны

Пошаговая миграция с vLLM на SGLang

Допустим, у вас уже работает система на vLLM, но вы хотите попробовать SGLang для сложных цепочек. Вот как сделать это без остановки продакшена:

1 Подготовительный этап

Сначала запустите SGLang параллельно с vLLM на тестовом окружении:

# Установка SGLang (январь 2026)
pip install "sglang[all]>=1.3.0"

# Запуск тестового сервера
python -m sglang.launch_server \
    --model-path meta-llama/Llama-3.1-70B \
    --port 30000 \
    --gpu-memory-utilization 0.9

2 Переписываем критические цепочки

Возьмите самые сложные пайплайны (обычно это 20% кода, которые дают 80% нагрузки) и перепишите их на SGLang:

# Было в vLLM
async def process_rag_vllm(query):
    # Последовательные вызовы
    embedding = await encode(query)
    docs = await retrieve(embedding)
    
    answers = []
    for doc in docs[:3]:
        answer = await generate(f"Документ: {doc}\n\nВопрос: {query}")
        answers.append(answer)
    
    summary = await summarize("\n\n".join(answers))
    return summary

# Стало в SGLang
@sgl.function
def process_rag_sglang(query):
    embedding = sgl.encode(query)
    docs = retrieve(embedding)
    
    # Параллельная обработка документов!
    with sgl.parallel():
        answers = [
            generate_from_doc(doc, query)
            for doc in docs[:3]
        ]
    
    return summarize(answers)

3 A/B тестирование

Направляйте часть трафика (скажем, 10%) на SGLang и сравнивайте метрики. Используйте LLMPlot.com для визуализации разницы в latency и throughput.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Неправильная оценка нагрузки

Люди смотрят на среднюю задержку и думают «SGLang быстрее на 5%». Но важно смотреть на P99 latency — в высоконагруженных системах именно хвост распределения определяет опыт пользователей.

Ошибка 2: Игнорирование memory footprint

SGLang жрет больше памяти. Если у вас ограниченные GPU, это может стать проблемой. Всегда тестируйте с реальным размером батча, а не с единичными запросами.

Ошибка 3: Слепое копирование конфигураций

Параметры, которые работали для vLLM, не подойдут для SGLang. Особенно это касается:

• Размера батча — SGLang работает с другим паттерном доступа к памяти
• Таймаутов — графовые вычисления могут иметь неочевидные блокировки
• Стратегии кэширования — RadixAttention требует своей настройки

Что будет дальше? Прогноз на 2027

Обе системы сближаются. В roadmap vLLM на 2026-2027 уже есть «графовое исполнение» и «умное кэширование промежуточных результатов». SGLang, в свою очередь, улучшает управление памятью.

Мой прогноз: к середине 2027 мы увидим гибридные системы, которые будут динамически выбирать стратегию выполнения. Простые запросы — оптимизация памяти как в vLLM. Сложные цепочки — графовое планирование как в SGLang.

А пока что — выбирайте инструмент под конкретную задачу. Нет серебряной пули. Есть правильный инструмент для правильной работы.

И последнее: не зацикливайтесь на абсолютных цифрах. Разница в 10% throughput может не стоить недель миграции. Сначала посчитайте экономику. Иногда проще добавить один GPU, чем переписывать всю систему.