vLLM과 SGLang 차이: 서빙 엔진 vs 제어 언어

vLLM과 SGLang은 모두 LLM 스택에서 자주 등장하지만 역할이 다릅니다.
간단히 말하면 vLLM은 추론 성능, SGLang은 추론 흐름 제어에 집중합니다.

1. 한 줄 정의

• vLLM: GPU에서 토큰 생성 속도와 처리량을 극대화하는 서빙 엔진
• SGLang: LLM 호출 흐름을 프로그램처럼 제어하는 제어 언어 + 런타임

2. 문제 영역이 다르다

vLLM은 “어떻게 더 빠르게 생성할 것인가”가 핵심입니다.
SGLang은 “LLM을 어떤 단계로, 어떤 조건에서 사용할 것인가”가 핵심입니다.

즉 속도 vs 흐름 제어가 본질입니다.

3. vLLM의 특징

• PagedAttention으로 KV 캐시를 효율적으로 관리
• 동적 배칭으로 다수 요청을 묶어 처리량 향상
• stateless 구조: 요청 간 상태를 유지하지 않음

사용 시나리오:

• 대규모 동시 요청 처리
• 응답 속도가 최우선인 서비스

4. SGLang의 특징

• 조건 분기, 반복, 상태 저장 등 프로그래밍적 흐름
• 여러 번 LLM 호출을 조합하여 추론 파이프라인 구성
• tool 호출/함수 실행과의 결합이 자연스러움

사용 시나리오:

• 에이전트 워크플로우
• 다단계 추론과 의사결정

5. 계층 구조로 보면 더 명확하다

Application / Workflow
        ↑
     SGLang
        ↑
     LLM API
        ↑
      vLLM
        ↑
      GPU

같은 레이어가 아니라 서로 다른 계층입니다.

6. 함께 사용하는 경우

현업에서는 SGLang으로 흐름을 제어하고 vLLM으로 추론을 가속하는 조합이 많습니다.

예:

• SGLang에서 상태를 관리하고
• vLLM 서버에 요청을 보내 결과를 받는 구조

7. 선택 기준

• 빠른 추론이 필요 → vLLM
• 복잡한 워크플로우/에이전트 → SGLang
• 둘 다 필요 → 조합 사용

8. 요약

vLLM과 SGLang은 경쟁 관계가 아니라 역할 분담입니다.
성능과 흐름 제어라는 서로 다른 문제를 해결하므로, 목적에 맞게 선택하면 됩니다.