vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM 综合对比分析报告
一、概述
| 引擎 | 开发方 | 开源状态 | 主要目标 |
|---|---|---|---|
| vLLM | UC Berkeley / vLLM 团队 | ✅ 开源（Apache 2.0） | 高吞吐、低延迟的 LLM 推理服务，支持 PagedAttention |
| SGLang | Stanford & UC Berkeley | ✅ 开源（MIT） | 结构化生成 + 高效推理，统一 prompt 编程与执行 |
| TensorRT-LLM | NVIDIA | ✅ 开源（Apache 2.0） | 最大化 NVIDIA GPU 利用率，极致优化推理性能 |
二、核心技术对比
1. 注意力机制优化
| 引擎 | 关键技术 | 说明 |
|---|---|---|
| vLLM | PagedAttention | 借鉴操作系统虚拟内存思想，将 KV Cache 分页管理，显著提升显存利用率和批处理能力 |
| SGLang | RadixAttention + Chunked Prefill | 支持结构化提示（如 JSON Schema），通过 Radix Tree 复用共享前缀，减少重复计算 |
| TensorRT-LLM | Fused Multi-head Attention + Custom Kernels | 基于 TensorRT 构建高度优化的 CUDA kernel，支持 FP8/INT4 量化，专为 NVIDIA GPU 定制 |
2. 并行策略支持
| 引擎 | 张量并行 | 流水线并行 | 多 GPU 推理 |
|---|---|---|---|
| vLLM | ✅ | ❌（早期版本不支持，2025年部分实验支持） | ✅（通过张量并行） |
| SGLang | ✅ | ✅（有限支持） | ✅ |
| TensorRT-LLM | ✅ | ✅ | ✅（深度集成 NCCL，支持大规模多卡部署） |
3. 量化与精度支持
| 引擎 | INT8 | INT4 | FP8 | SmoothQuant / AWQ |
|---|---|---|---|---|
| vLLM | ✅（部分模型） | ✅（AWQ/GPTQ） | ⚠️（实验性） | ✅（GPTQ/AWQ） |
| SGLang | ✅ | ✅ | ❌ | ✅（依赖后端，如 vLLM 或 TRT-LLM） |
| TensorRT-LLM | ✅ | ✅ | ✅（Hopper 架构专属） | ✅（SmoothQuant, INT4 AWQ） |
注：SGLang 本身是调度层，可后接 vLLM 或 TensorRT-LLM 作为执行后端。
三、性能表现（典型场景）
| 指标 | vLLM | SGLang | TensorRT-LLM |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tokens/s） | 高（得益于 PagedAttention） | 中高（依赖后端） | 极高（NVIDIA GPU 上最优） |
| 首 token 延迟 | 中等 | 低（结构化预填充优化） | 低（Kernel 融合优化） |
| 显存效率 | 优秀（分页管理减少碎片） | 良好 | 良好（需手动调优） |
| 多请求并发能力 | 极强 | 强 | 强（但配置复杂） |
实测参考（Llama-3-8B，A100 80GB）：
- vLLM：~2800 tokens/s
- TensorRT-LLM：~3500 tokens/s（启用 FP8）
- SGLang（后接 vLLM）：~2600 tokens/s，但结构化生成速度提升 2--5 倍
四、易用性与开发生态
| 维度 | vLLM | SGLang | TensorRT-LLM |
|---|---|---|---|
| 安装复杂度 | 低（pip install） | 中（需编译） | 高（需 CUDA/TensorRT 环境） |
| API 友好度 | OpenAI 兼容 API | 自定义 DSL（SGLang 语法） | C++/Python API，需模型转换 |
| 模型支持 | HuggingFace 主流模型（Llama, Mistral, Qwen 等） | 同左（依赖后端） | 需手动编写或使用官方模板（支持 Llama、Falcon、Baichuan、Qwen 等） |
| 部署工具 | 支持 FastAPI、OpenAI 兼容服务器 | 内置 server，支持结构化输出 | 需集成 Triton Inference Server |
五、特色功能
| 引擎 | 核心优势 |
|---|---|
| vLLM | • 行业标准级推理引擎 • 显存效率高，适合高并发在线服务 • 社区活跃，生态成熟 |
| SGLang | • 结构化生成原生支持（如 JSON、XML） • 支持"程序化提示"（prompt as code） • 自动批处理与缓存复用 |
| TensorRT-LLM | • NVIDIA GPU 上性能天花板 • 支持最新硬件特性（FP8、Transformer Engine） • 企业级部署首选（配合 Triton） |
六、适用场景建议
| 场景 | 推荐引擎 | 理由 |
|---|---|---|
| 通用高并发 API 服务 | ✅ vLLM | 简单部署、高吞吐、OpenAI 兼容 |
| 结构化输出（如 JSON Agent） | ✅ SGLang | 原生支持 schema-guided generation，减少后处理 |
| 极致性能追求（NVIDIA 数据中心） | ✅ TensorRT-LLM | 最大化 GPU 利用率，支持量化与多卡扩展 |
| 研究/快速原型开发 | ✅ vLLM 或 SGLang | 安装简单，调试友好 |
| 企业生产环境（GPU 集群） | ✅ TensorRT-LLM + Triton | 稳定性、监控、扩缩容支持完善 |
七、总结与趋势展望
| 引擎 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| vLLM | 生态成熟、易用性强、显存高效 | 对 NVIDIA 最新硬件特性支持滞后 |
| SGLang | 创新性结构化生成范式 | 仍处早期阶段，生产稳定性待验证 |
| TensorRT-LLM | 性能极致、硬件深度优化 | 学习曲线陡峭，非 NVIDIA 平台不适用 |
未来趋势：
- 融合架构：SGLang 已支持以 vLLM 或 TensorRT-LLM 为后端，体现"调度+执行"分离趋势。
- 标准化接口：OpenAI 兼容 API 成为事实标准，vLLM 领先。
- 硬件协同设计：TensorRT-LLM 将持续引领 NVIDIA 生态，而 vLLM/SGLang 更注重算法创新与通用性。
八、参考资料
- vLLM GitHub: https://github.com/vllm-project/vllm
- SGLang GitHub: https://github.com/sgl-project/sglang
- TensorRT-LLM GitHub: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM
- PagedAttention 论文 (2023)
- SGLang: Structured Generation Language (Stanford, 2024)
- NVIDIA TensorRT-LLM Documentation (2025)