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SGLang e vLLM são runtimes de serving para modelos de linguagem com funções que se sobrepõem. Não existe um vencedor geral. A escolha depende do modelo, do hardware, da versão de cada projeto e, sobretudo, do padrão da sua carga. O SGLang faz mais sentido quando muitas requisições repetem prefixos, como prompts de sistema longos, conversas multi-turno ou programas de geração com etapas encadeadas. O motivo é o cache de prefixos com RadixAttention. O vLLM é uma boa base quando você quer uma API compatível com OpenAI, uma documentação ampla e plugins para várias plataformas de hardware. Este artigo explica as diferenças, o que RadixAttention e PagedAttention resolvem e como comparar os dois sem se enganar com benchmarks alheios.
O que cada runtime é
SGLang
O repositório oficial descreve o SGLang como “a high-performance serving framework for large language models and multimodal models”. O projeto lista estes recursos: batching contínuo, cache de prefixos com RadixAttention, execução especulativa, paralelismo distribuído, quantização e suporte a várias famílias de hardware. O suporte muda de release para release. Antes de decidir, confirme na documentação do projeto se o seu modelo e o seu backend de hardware estão cobertos na versão que você pretende instalar.
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vLLM
O vLLM é uma biblioteca para inferência e serving de LLMs. A documentação oficial lista uma API compatível com OpenAI, APIs adicionais e plugins de hardware. Seu mecanismo mais conhecido, a PagedAttention, vem do artigo acadêmico associado ao projeto. Ele organiza o KV cache em blocos para atender pedidos de serving com melhor uso de memória.
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RadixAttention e PagedAttention resolvem problemas diferentes
As duas técnicas atuam no KV cache, mas com objetivos distintos. Por isso, compará-las como se fossem concorrentes diretas é um erro comum.
| Aspecto | RadixAttention (SGLang) | PagedAttention (vLLM) |
|---|---|---|
| Foco | Encontrar e reutilizar prefixos compartilhados entre requisições | Gerenciar o KV cache em blocos durante o serving |
| Onde ajuda mais | Cargas com prefixos repetidos: prompts de sistema, conversas, programas de geração | Atendimento de muitos pedidos concorrentes com uso mais organizado de memória |
| Dependência da carga | Alta: o ganho depende da repetição real de prefixos e da configuração do cache | Atua no gerenciamento de memória, sem depender de prefixos repetidos |
| Fonte conceitual | Artigo acadêmico do SGLang | Artigo de PagedAttention |
RadixAttention não garante aceleração em qualquer carga. Se cada requisição tem um prompt único e sem sobreposição, não há prefixo para reaproveitar e a vantagem potencial desaparece.
Quando o cache de prefixos pesa na decisão
Antes de comparar runtimes, meça quanto prefixo as suas requisições realmente compartilham. Esta tabela é um guia de raciocínio, não resultado de teste.
| Tipo de carga | Prefixo compartilhado? | Peso do cache de prefixos na escolha |
|---|---|---|
| Assistente com prompt de sistema longo e fixo | Sim, em todas as requisições | Alto |
| Chat multi-turno em que o histórico é reenviado | Sim, cresce a cada turno | Alto |
| Programas com várias chamadas ao modelo sobre o mesmo contexto | Sim, entre etapas | Alto |
| Geração em lote com prompts independentes e curtos | Pouco ou nada | Baixo |
| Saídas muito longas a partir de entradas curtas | Pouco | Baixo: pesam mais batching e memória |
Como fazer uma comparação justa
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- Modelo, pesos e contexto: o mesmo checkpoint, a mesma quantização e o mesmo comprimento máximo de contexto nos dois runtimes.
- Versões e pilha de software: versão de cada runtime, CUDA ou ROCm e drivers.
- Hardware: modelo do acelerador, memória por dispositivo e número de dispositivos.
- Formato da carga: distribuição de tamanhos de entrada e de saída, não apenas a média.
- Concorrência e batching: o mesmo número de clientes simultâneos e a mesma política de agendamento, quando configurável.
- Cache de prefixos: ativado ou desativado, declarado explicitamente nos dois lados.
- Aquecimento: descarte as primeiras requisições antes de medir.
- Métricas: throughput, latência p50 e p99, e custo operacional (por exemplo, custo por milhão de tokens na sua infraestrutura).
Publique ou guarde os comandos e parâmetros usados. Sem eles, ninguém consegue reproduzir ou contestar o resultado, nem você mesmo meses depois.
A ressalva que vale para benchmarks antigos
O artigo acadêmico do SGLang registra que a RadixAttention havia sido integrada ao vLLM como recurso opcional experimental em uma versão mais recente, mas que a comparação do experimento usou uma versão anterior. Isso limita o uso daqueles números como evidência sobre releases atuais. A lição vale para qualquer comparação que você encontrar: veja a versão testada e verifique se o recurso que importa para a sua carga existe, está ativado e está estável na versão que você vai usar.
Também não há aqui uma estatística comparativa atual que possa ser citada sem o cenário experimental junto. Slogans de velocidade, sem modelo, hardware e carga, não devem ser tratados como resultado geral.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.Hardware: suporte declarado não é desempenho equivalente
Os dois projetos declaram suporte a uma gama ampla de hardware, mas estar na lista não significa desempenho igual em todas as combinações de modelo, acelerador e backend. A NVIDIA publica um exemplo de implantação do SGLang em um DGX Spark. É uma demonstração de que a configuração funciona, não uma comparação independente de custo-benefício. As fontes consultadas também não indicam uma GPU específica nem estabelecem que todo leitor precise comprar uma. A escolha do dispositivo depende da memória necessária para os pesos e para o KV cache, do modelo, da concorrência esperada e do orçamento.
Como decidir
- Comece pelo SGLang se a sua carga tem prefixos longos e repetidos, ou se você monta fluxos de geração com várias chamadas sobre o mesmo contexto, e o modelo e o hardware estão cobertos na documentação atual.
- Comece pelo vLLM se o requisito principal é uma API compatível com OpenAI como ponto de integração, ou se você usa uma plataforma de hardware atendida pelos plugins documentados.
- Meça os dois se a carga é mista ou se o custo de errar é alto. Use o roteiro de comparação acima, com o cache de prefixos declarado nos dois lados, e decida pelos seus p99 e pelo custo por token, não por tabelas de terceiros.
- Revalide a cada atualização maior. Os dois projetos evoluem e os recursos se aproximam com o tempo, como mostra a própria integração experimental de RadixAttention no vLLM registrada no artigo do SGLang.
Fontes consultadas: repositório oficial do SGLang (recursos e hardware), artigo acadêmico do SGLang (RadixAttention e ressalva de benchmark), documentação oficial do vLLM, artigo de PagedAttention e o exemplo da NVIDIA com SGLang no DGX Spark.
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