vLLM 썸네일형 리스트형 SGLang vs vLLM, 어떤 추론 엔진을 써야 하나 LLM을 직접 서빙하려고 vLLM을 붙였다가 응답 속도가 생각보다 안 나온다는 분들, SGLang 얘기 한 번쯤 들어보셨을 텐데요. 두 엔진 다 실사용 벤치마크를 찾을 수 있는 만큼 다 찾아봤고, 수치가 벤치마크 조건마다 꽤 갈리길래 어떤 조건에서 어떤 결과가 나오는지, 그리고 실제로 프로덕션에서 어떤 회사들이 어떻게 쓰고 있는지까지 같이 정리했어요. 핵심 비교부터 표로 보여드릴게요.한눈에 보는 비교표항목vLLMSGLang핵심 기술페이지드어텐션 (KV 캐시 블록 분할)래딕스어텐션 (프리픽스 캐시 재사용)8B급 모델 처리량 (PremAI 측정)초당 12,500토큰초당 16,200토큰 (+29%)70B급 모델 처리량 격차기준+3~5% (격차 축소)단일 턴(캐시 미스) 처리량초당 60토큰 (우위)초당 52.7.. 더보기 vLLM vs SGLang: 프로덕션 LLM 서빙 프레임워크 완전 비교 DeepSeek V4가 MIT 라이선스로 공개되면서 자체 서버에 LLM을 올리려는 팀이 급증했습니다. 그 순간 반드시 마주치는 질문이 하나 있습니다. vLLM이냐 SGLang이냐. 둘 다 오픈소스에 OpenAI 호환 API를 제공하는데, 무엇을 골라야 하는지 기준이 없으면 잘못된 선택을 하고 나중에 마이그레이션하게 됩니다. 직접 숫자를 뜯어보고 정리했습니다.핵심 요약두 프레임워크를 한 줄로 정리하면, vLLM은 프로덕션 기본값이고 SGLang은 멀티턴·에이전트 워크로드에서 더 빠른 대안입니다.vLLM은 PagedAttention으로 GPU 메모리를 가상 메모리처럼 관리합니다. 기존 방식이 KV 캐시에 연속 메모리 블록을 할당해서 60~80%를 낭비했다면, vLLM은 16토큰 단위 페이지로 쪼개서 단편화를.. 더보기 vLLM vs SGLang — 프로덕션 LLM 서빙 프레임워크 어떻게 골라야 하나 모델을 골랐으면 다음 결정이 서빙 엔진입니다. vLLM과 SGLang은 둘 다 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하고, 둘 다 PagedAttention 계열 메모리 관리를 씁니다. 그런데 특정 워크로드에서는 성능 차이가 6배까지 납니다. 어떤 걸 써야 하는지는 모델 크기가 아니라 워크로드 형태가 결정합니다.핵심 차이 — PagedAttention vs RadixAttention두 엔진의 근본적 차이는 KV 캐시를 어떻게 다루느냐입니다.vLLM의 PagedAttention은 KV 캐시 메모리를 고정 크기 블록으로 관리하고 요청이 끝나면 해제합니다. SGLang의 RadixAttention은 KV 캐시를 LRU 래딕스 트리에 유지하고 새 요청이 이전 요청과 프리픽스를 공유하면 재사용합니다. PagedAtt.. 더보기 vLLM 0.21 완전분석 — TOKENSPEED_MLA, MTP Thinking budget 수정, Blackwell 최적화 총정리 2026년 5월, 로컬 LLM 런타임 생태계가 한꺼번에 움직였습니다. vLLM 0.21이 DeepSeek V4의 Blackwell 서빙을 안정화했고, MTP 투기적 디코딩이 추론 모델에서도 제대로 동작하기 시작했습니다. 무엇이 바뀌었고 실제로 어떻게 써야 하는지 정리합니다.핵심 요약→ 출시: vLLM v0.21.0, 2026년 5월 15일 (v0.20.0의 안정화 릴리스)→ 핵심 1: TOKENSPEED_MLA — Blackwell GPU에서 DeepSeek-R1/Kimi-K2.5 프리필+디코드 전용 어텐션 백엔드→ 핵심 2: MTP(Multi-Token Prediction) 스펙 디코딩 — Thinking budget 존중, 추론 모델 정확성 버그 수정→ 핵심 3: KV Offload + HMA(Hyb.. 더보기 vLLM, SGLang이 빠른 이유 — Continuous Batching 원리와 실전 LLM 서빙 서버를 직접 구축하면 처음에 이런 상황이 생겨요.# 단순하게 구현한 LLM 서버@app.post("/generate")async def generate(request): output = model.generate(request.prompt) return output요청 하나하나를 순서대로 처리해요. GPU 사용률 확인해보면 이래요.nvidia-smi:GPU 사용률: 15~30%GPU 자원의 70~85%를 낭비하고 있어요. Continuous Batching이 이걸 해결해요.LLM 추론의 두 단계이해하려면 LLM이 어떻게 토큰을 생성하는지 알아야 해요.Prefill 단계 (입력 처리):"안녕하세요, 오늘 날씨는" → 한번에 병렬 처리→ 계산 집약적 (compute-bound)→ 첫 .. 더보기 SGLang 서빙에 대한 모든 것 — 설치부터 프로덕션까지 완전 가이드 2026년 현재 오픈소스 LLM 추론 엔진 중 실질적인 업계 표준은 SGLang이에요.xAI(Grok), NVIDIA, AMD, LinkedIn, Cursor, Oracle Cloud, Google Cloud, AWS가 프로덕션에 사용 중이고, 전 세계 40만 개 이상의 GPU에서 매일 수조 개의 토큰을 처리하고 있어요.근데 왜 vLLM을 놔두고 SGLang인가? 핵심은 하나예요."vLLM은 요청을 독립된 단위로 처리한다. SGLang은 요청을 프로그램으로 처리한다."이 철학 하나가 성능을 완전히 갈라요.SGLang이 빠른 이유 — 핵심 원리 3가지1. RadixAttention — KV 캐시 자동 재사용기존 추론 엔진의 문제를 먼저 이해해야 해요.일반 추론 엔진 (vLLM 포함):요청 A: [시스템 프.. 더보기 sglang vs vLLM — 오픈소스 LLM 서빙 프레임워크 실전 비교 오픈소스 LLM을 직접 서빙하려고 하면 이 두 개를 반드시 마주치게 됩니다."sglang이랑 vLLM 중에 뭐 써야 하지?"둘 다 LLM을 HTTP API로 서빙하는 프레임워크인데, 설계 철학과 강점이 달라요. 이번 글에서는 실전 관점에서 두 프레임워크를 비교해 드릴게요.먼저 둘 다 뭔지부터vLLM은 2023년 UC Berkeley에서 발표한 LLM 서빙 프레임워크예요. PagedAttention이라는 메모리 관리 기법을 처음 도입해서 GPU 메모리 효율을 획기적으로 높인 프레임워크입니다. OpenAI API와 호환되는 엔드포인트를 제공해서 기존 코드를 거의 수정 없이 연결할 수 있어요.sglang은 2024년 Stanford에서 발표한 프레임워크예요. RadixAttention이라는 KV 캐시 공유 기.. 더보기 이전 1 다음