vLLM 和 SGLang 是两个近年来备受关注的开源项目

在大模型（Large Language Models, LLM）领域，vLLM 和 SGLang 是两个近年来备受关注的开源项目，它们都致力于提升大语言模型的推理效率和部署能力，但侧重点和技术路径有所不同。下面是对这两个项目的详细解释：

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一、vLLM（Vectorized Large Language Model）

1. 简介

vLLM 是由加州大学伯克利分校（UC Berkeley）团队开发的一个高效的大语言模型推理和服务框架。它的核心目标是：显著提升大模型推理的吞吐量和降低延迟，尤其适用于高并发场景下的生产部署。

GitHub 地址：https://github.com/vllm-project/vllm

2. 核心技术：PagedAttention

vLLM 最大的创新在于提出了 PagedAttention，灵感来自操作系统中的虚拟内存和分页机制。

• 传统 Transformer 推理中，KV Cache（Key-Value 缓存）占用大量显存，且难以高效管理。
• PagedAttention 将 KV Cache 分成多个“页面”（page），允许非连续存储，并支持不同请求之间共享和灵活调度。
• 这种方式大幅提升了显存利用率，减少了内存碎片，从而可以服务更多并发请求。

3. 主要优势

特性	描述
高吞吐量	比 Hugging Fac