vLLM vs SGLang 2026: Τα δοκιμάσαμε και τα δύο σε H100

vLLM vs SGLang 2026: Τα δοκιμάσαμε και τα δύο σε H100

Η Hugging Face έθεσε το TGI σε λειτουργία συντήρησης τον Δεκέμβριο του 2025 και πλέον κατευθύνει τις ομάδες προς τα vLLM ή SGLang για νέες αναπτύξεις. Αν στήνετε σήμερα μια στοίβα συμπερασμού (inference stack), το πραγματικό ερώτημα δεν είναι «πρέπει να φύγω από το TGI;», αλλά ποιος από αυτούς τους δύο κινητήρες ταιριάζει πραγματικά στον φόρτο εργασίας σας.

Συνοπτική Παρουσίαση

Επιλέξτε vLLM αν θέλετε την ευρύτερη υποστήριξη υλικού, τη μεγαλύτερη κοινότητα και μια δοκιμασμένη στο χρόνο διαδρομή προς την παραγωγή σε AWS, GCP και Azure.

Επιλέξτε SGLang αν ο φόρτος εργασίας σας βασίζεται heavily σε συνομιλίες πολλών γύρων, δομημένες εξόδους ή pipelines με heavy χρήση προθέματος όπως το RAG, και είστε άνετοι με ένα μικρότερο οικοσύστημα.

Ας αναλύσουμε τώρα πού ξεχωρίζει πραγματικά ο κάθε κινητήρας.

Πώς φτάσαμε εδώ; Η αποχώρηση του TGI

Το Text Generation Inference (TGI) στήριξε το οικοσύστημα της Hugging Face για χρόνια, αλλά από τον Δεκέμβριο του 2025 δέχεται μόνο διορθώσεις σφαλμάτων, χωρίς νέες λειτουργίες. Τα ίδια τα Inference Endpoints της Hugging Face πλέον έχουν ως προεπιλογή το vLLM, με το SGLang ως εναλλακτική.

Αυτό αφήνει δύο πραγματικούς διεκδικητές για self-hosted serving LLM. Και τα δύο είναι open-source, και τα δύο μιλούν τη γλώσσα του OpenAI API, και και τα δύο τρέχουν σε GPUs NVIDIA. Οι διαφορές εμφανίζονται υπό φορτίο.

Συμπέρασμα: Τόσο το vLLM όσο και το SGLang είναι έτοιμα για παραγωγή ως αντικαταστάτες του TGI. Αν κάνετε migration, cualquiera από τα δύο είναι ασφαλής επιλογή· ο υπόλοιπος οδηγός σας βοηθά να επιλέξετε ποιο.

Benchmarks Διαπερατότητας και Καθυστέρησης

Τα benchmarks διαφέρουν ανάλογα με το μοντέλο, το GPU και τον concurrency, οπότε εδώ παρουσιάζουμε αριθμούς από ανεξάρτητες δοκιμές στο ίδιο υλικό. Τα ακόλουθα δεδομένα προέρχονται από τα benchmarks H100 της Spheron χρησιμοποιώντας Llama 3.3 70B Instruct σε FP8 και από τις δοκιμές της PremAI με Llama 3.1 8B.

Llama 3.3 70B σε H100 (FP8)

Llama 3.1 8B σε H100

Σε μικρότερα μοντέλα το χάσμα μεγαλώνει. Η PremAI μέτρησε το SGLang περίπου στα 16.200 tok/s έναντι των 12.500 tok/s του vLLM, δηλαδή ένα πλεονέκτημα διαπερατότητας 29% για το SGLang. Το LMDeploy ταίριαξε το SGLang εδώ, αλλά αυτό είναι μια ξεχωριστή συζήτηση.

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Στην κλίμακα των 70B η διαφορά είναι modest (3-5%). Στην κλίμακα των 8B είναι σημαντική. Το μοτίβο έχει λογική: Το RadixAttention του SGLang αποδίδει περισσότερο όταν το prefill αποτελεί μεγαλύτερο μέρος του συνολικού κόστους, κάτι που συμβαίνει με μικρότερα μοντέλα και μικρότερες εξόδους.

Η tail latency αφηγείται μια παρόμοια ιστορία. Το TTFT p95 του SGLang ήταν συνεπώς 5-8% χαμηλότερο από το vLLM σε κάθε επίπεδο concurrency που δοκιμάστηκε. Αν χτίζετε ένα interface real-time chat όπου κάθε 50ms μετράει, αυτό το χάσμα αθροίζεται across users.

Συμπέρασμα: Το SGLang κερδίζει σε ακατέργαστη διαπερατότητα, ειδικά για μικρότερα μοντέλα. Το vLLM είναι κοντά στην κλίμακα 70B+. Για τους περισσότερους φόρτους εργασίας παραγωγής η διαφορά είναι μονοψήφια ποσοστά, σημαντική σε κλίμακα, αλλά όχι dealbreaker σε καμία περίπτωση.

Προσωρινή Αποθήκευση Προθέματος: RadixAttention vs Automatic Prefix Caching

Και οι δύο κινητήρες κάνουν cache υπολογισμούς KV για επαναλαμβανόμενα προθέματα, αλλά οι μηχανισμοί διαφέρουν με τρόπους που έχουν σημασία για συγκεκριμένους φόρτους εργασίας. Αν είστε ήδη εξοικειωμένοι με prompt caching στο επίπεδο API, σκεφτείτε το ως την έκδοση server-side.

Το vLLM χρησιμοποι hashing σε επίπεδο block. Χωρίζει το cache KV σε blocks σταθερού μεγέθους, τα κάνει hash και αναζητεί ταιριάσματα σε νέα requests. Είναι προβλέψιμο, αποδοτικό και εύκολο να το κατανοήσεις, αλλά χρειάζεσαι συνεπή όρια block για επιτυχίες cache.

Το SGLang χρησιμοποιεί ένα radix tree με indexing σε επίπεδο token. Ανακαλύπτει αυτόματα κοινά προθέματα across requests χωρίς χειροκίνητη διαμόρφωση. Αν 50 χρήστες στείλουν μηνύματα στο ίδιο thread συνομιλίας, το SGLang βρίσκει και επαναχρησιμοποιεί το κοινό prefix αυτόματα.

Πού έχει πραγματική σημασία

Η RunPod έκανε benchmark σε συνομιλίες πολλών γύρων και διαπίστωσε ότι το SGLang παρέδιδε συνεπώς ~30-31 tok/s under high concurrency, ενώ το vLLM έπεφτε από 22 σε 16 tok/s καθώς αυξανόταν η πίεση στο cache. Αυτό είναι ένα σημαντικό χάσμα για workloads chatbot και agent.

Για batch inference σε templated prompts, όπου κάθε request χρησιμοποιεί το ίδιο system prompt, η προσέγγιση του vLLM λειτουργεί καλά. Τα όρια του cache ευθυγραμμίζονται φυσικά με τη δομή του template σας.

Συμπέρασμα: Το SGLang κερδίζει για δυναμικούς φόρτους εργασίας πολλών γύρων. Το vLLM είναι απολύτως επαρκές για batch inference και templated prompts όπου τα προθέματα είναι προβλέψιμα.

Δομημένες Έξοδοι

Αν χρειάζεστε enforcement JSON schema ή constrained generation, αυτή η ενότητα έχει μεγάλη σημασία. Και οι δύο κινητήρες υποστηρίζουν δομημένες εξόδους μέσω grammar backends όπως τα XGrammar και LLGuidance, αλλά η ιστορία απόδοσης είναι πολύ διαφορετική.

Η SqueezeBits έτρεξε λεπτομερή benchmarks και διαπίστωσε ότι το vLLM δείχνει σημαντική υποβάθμιση διαπερατότητας με ενεργοποιημένο guided decoding, ειδικά σε batch size 8 και άνω. Το SGLang, αντιθέτως, επικαλύπτει τη δημιουργία mask με το βήμα συμπερασμού GPU, κρατώντας την επιβάρυνση ελάχιστη.

Επαναλαμβανόμενα vs Δυναμικά Schemas

Η επιλογή backend έχει επίσης σημασία:

Χωρίς δομημένο enforcement, οι έξοδοι πέφτουν σε ~61% correctness σε πολύπλοκα schemas. Με αυτό, η correctness αυξάνεται κατά 20-25 ποσοστιαίες μονάδες. Επομένως, αυτό δεν είναι προαιρετικό για production agent workflows, και ο κινητήρας που θα επιλέξετε καθορίζει πόση διαπερατότητα θυσιάζετε.

Συμπέρασμα: Το SGLang κερδίζει στις δομημένες εξόδους. Αν το pipeline σας βασίζεται σε enforcement JSON schema (όπως κάνουν οι περισσότεροι agent workflows), η επικαλυπτόμενη προσέγγιση του SGLang σημαίνει ότι δεν πληρώνετε φόρο διαπερατότητας.

Multi-LoRA και Serving Fine-Tuned Μοντέλων

Και οι δύο κινητήρες υποστηρίζουν serving πολλαπλών adapters LoRA από ένα base model, κάτι που είναι απαραίτητο αν fine-tune μοντέλα για διαφορετικούς tenants ή tasks.

Το SGLang αντιμετωπίζει το multi-LoRA ως first-class feature με native batching, requests που στοχεύουν διαφορετικούς adapters μπορούν να μοιράζονται το ίδιο batch. Το vLLM το υποστηρίζει επίσης, αλλά η υλοποίηση του SGLang έχει γίνει ελαφρώς πιο polished σε πρόσφατες releases.

Η πρακτική διαφορά; Αν serve-άρετε 5-10 adapters LoRA από ένα base model Llama 70B, και τα δύο λειτουργούν. Αν τρέχετε 50+ adapters με heterogenous traffic patterns, το native batching του SGLang χειρίζεται τον scheduling πιο gracefully.

Συμπέρασμα: Το SGLang έχει ένα μικρό προβάδισμα στο multi-LoRA σε κλίμακα. Για λίγους adapters, και οι δύο κινητήρες λειτουργούν εξίσου καλά.

Speculative Decoding

Και οι δύο κινητήρες υποστηρίζουν speculative decoding, το οποίο χρησιμοποιεί ένα μικρό "draft" model για να προβλέψει tokens που το κύριο model επαληθεύει στη συνέχεια παράλληλα. Το αποτέλεσμα είναι 2-3x faster inference για scenarios bound by memory.

Το vLLM εισήγαγε πρόσφατα το Unified Parallel Drafting, και το speculative decoding πλέον λειτουργεί alongside structured outputs. Η υλοποίηση του SGLang είναι παρόμοια σε δυνατότητες, με ελαφρώς καλύτερη απόδοση σε moderate levels concurrency.

Ο πραγματικός διαφοροποιητής δεν είναι ο κινητήρας, αλλά αν το speculative decoding ταιριάζει στον φόρτο εργασίας σας. Βοηθάει περισσότερο με μακριές εξόδους από μεγάλα μοντέλα όπου το bottleneck είναι το bandwidth memory, όχι το compute.

Συμπέρασμα: Ισοπαλία. Και οι δύο κινητήρες προσφέρουν συγκρίσιμες επιταχύνσεις speculative decoding.

Υποστήριξη Υλικού και Ανάπτυξη

Εδώ το vLLM ξεχωρίζει σημαντικά.

vLLM

• GPUs NVIDIA (A100, H100, H200, B200)
• GPUs AMD (MI250, MI300X)
• GPUs Intel (μέσω vllm-xpu-kernels)
• AWS Trainium και Inferentia
• Google TPUs
• Ώριμα docs Kubernetes με Helm charts, probes startup/readiness/liveness
• Ενσωμάτωση NVIDIA Container Toolkit out of the box

SGLang

• GPUs NVIDIA (A100, H100, H200, B200)
• GPUs AMD (MI300X, μέσω ROCm)
• Deployment πρωτίστως Docker
• Το Kubernetes είναι δυνατό αλλά λιγότερο τεκμηριωμένο

Αν κάνετε deployment σε οτιδήποτε άλλο εκτός από NVIDIA ή AMD, το vLLM είναι η μόνη επιλογή σας. Συγκεκριμένα στο AWS, η υποστήριξη Trainium σημαίνει ότι μπορείτε να μειώσετε σημαντικά τα κόστη inference, και το SGLang δεν μπορεί να αγγίξει αυτό το υλικό.

Για ομάδες που τρέχουν σε standard GPUs NVIDIA, η ιστορία deployment είναι παρόμοια. Και τα δύο παρέχουν images Docker και endpoints συμβατά με OpenAI. Το vLLM απλώς έχει περισσότερους οδηγούς παραγωγής battle-tested και Helm charts contributed από την κοινότητα.

Αν εξερευνάτε εργαλεία για την εκτέλεση LLMs locally ή θέλετε μια ευρύτερη άποψη του self-hosted inference, και οι δύο κινητήρες υποστηρίζουν local deployment σε consumer GPUs επίσης, αν και έχουν σχεδιαστεί για υλικό datacenter.

Συμπέρασμα: Το vLLM κερδίζει σε breadth υλικού και ωριμότητα deployment. Το SGLang είναι εντάξει αν είστε σε NVIDIA ή AMD. Οπουδήποτε αλλού, το vLLM είναι η μόνη επιλογή.

Disaggregated Serving

Και οι δύο κινητήρες υποστηρίζουν τον διαχωρισμό του prefill (compute-heavy) από το decode (memory-heavy) σε διαφορετικά pools workers. Αυτό σας επιτρέπει να scale-άρετε κάθε φάση independently, περισσότερους workers prefill κατά τις bursts με heavy prompts, περισσότερους workers decode για long generation.

Το SGLang υποστηρίζει τα Mooncake και NIXL ως backends transfer για disaggregation και έχει δημοσιεύσει αποτελέσματα που δείχνουν 2.7x higher decoding throughput σε clusters NVIDIA GB200 NVL72. Το disaggregated serving του vLLM είναι επίσης functional, αν και λιγότερο prominently τεκμηριωμένο.

Αυτό το χαρακτηριστικό έχει σημασία κυρίως σε very large scale (96+ GPUs). Αν τρέχετε μια χούφτα GPUs, πιθανότατα δεν το χρειάζεστε ακόμα.

Συμπέρασμα: Το SGLang έχει ένα μικρό προβάδισμα στην ωριμότητα disaggregated serving. Και τα δύο το υποστηρίζουν· το SGLang έχει δημοσιεύσει περισσότερα real-world αποτελέσματα.

Πότε να χρησιμοποιήσετε το καθένα: Πλαίσιο Απόφασης

Η ειλικρινής απάντηση για πολλές ομάδες: δοκιμάστε και τα δύο. Είναι και τα δύο open-source, και τα δύο εκθέτουν το ίδιο OpenAI API, και η εναλλαγή μεταξύ τους είναι μια αλλαγή container. Τρέξτε τον πραγματικό σας φόρτο εργασίας against each για μια μέρα και συγκρίνετε τις μετρικές που έχουν σημασία για εσάς.

Αν route-άρετε traffic across multiple inference backends, ένα LLM gateway μπορεί να sits μπροστά από οποιοδήποτε engine και να χειριστεί failover, rate limiting και observability.

Πώς η Techsy προσεγγίζει την επιλογή Inference Server

Όταν βοηθάμε ομάδες να deploy-άρουν features powered by LLM, η επιλογή του inference engine ανάγεται σε τρία ερωτήματα:

1. Σε ποιο υλικό είστε locked; Αν είναι Trainium ή TPUs, είναι vLLM. Για όλα τα άλλα, και τα δύο λειτουργούν.
2. Ποιο είναι το σχήμα του φόρτου εργασίας σας; Το multi-turn chat και τα agent loops favor το prefix caching του SGLang. Η batch processing και οι simple completions είναι fine σε οποιοδήποτε.
3. Πόση χωρητικότητα ops έχετε; Η μεγαλύτερη κοινότητα του vLLM σημαίνει περισσότερες απαντήσεις StackOverflow και Helm charts όταν κάτι χαλάσει στις 3 π.μ.

Έχουμε τρέξει production workloads και στα δύο. Είναι πραγματικά κοντά. Η σωστή απάντηση εξαρτάται από τους περιορισμούς σας, όχι από το αν το ένα είναι "καλύτερο" abstractly.

Χρειάζεστε βοήθεια για να επιλέξετε ή να deploy-άρετε έναν inference server; Επικοινωνήστε μαζί μας, θα αξιολογήσουμε τον φόρτο εργασίας σας και θα προτείνουμε τη σωστή στοίβα.

Η επιλογή ενός εργαλείου είναι το εύκολο μισό. Το να το κάνετε να τρέχει αξιόπιστα μέσα σε ένα πραγματικό product είναι εκεί που κολλάνε οι περισσότερες ομάδες, και αυτό ακριβώς χτίζει η ομάδα AI integration για πελάτες, από pipelines RAG έως custom agents.

Συχνές Ερωτήσεις

Είναι το SGLang γρηγορότερο από το vLLM;

Σε μικρότερα μοντέλα (7B-8B), το SGLang δείχνει περίπου 29% higher throughput σε GPUs H100. Σε μοντέλα 70B+, το χάσμα στενεύει στο 3-5%. Το SGLang έχει επίσης lower tail latency (TTFT p95) σε όλα τα επίπεδα concurrency που δοκιμάστηκαν.

Μπορώ να χρησιμοποιήσω vLLM και SGLang με τη μορφή OpenAI API;

Ναι. Και τα δύο εκθέτουν endpoints συμβατά με OpenAI out of the box. Μπορείτε να ανταλλάξετε το ένα με το άλλο χωρίς να αλλάξετε τον client code σας. Τα calls /v1/chat/completions σας λειτουργούν identically σε οποιοδήποτε από τα δύο.

Γιατί η Hugging Face deprecated το TGI;

Το TGI μπήκε σε λειτουργία συντήρησης τον Δεκέμβριο του 2025. Η Hugging Face αποφάσισε να συνεισφέρει στο vLLM και το SGLang αντί να συντηρεί έναν ξεχωριστό inference engine. Το TGI λειτουργεί ακόμα για existing deployments, αλλά δεν έρχονται νέες λειτουργίες.

Υποστηρίζει το SGLang GPUs NVIDIA και AMD;

Το SGLang υποστηρίζει GPUs NVIDIA (A100, H100, H200, B200) και GPUs AMD (MI300X μέσω ROCm). Δεν υποστηρίζει GPUs Intel, AWS Trainium, Inferentia ή Google TPUs. Το vLLM έχει ευρύτερη κάλυψη υλικού.

Τι είναι το RadixAttention και γιατί έχει σημασία;

Το RadixAttention είναι ο μηχανισμός prefix caching του SGLang. Αποθηκεύει entries cache KV σε ένα radix tree με indexing σε επίπεδο token, ανακαλύπτοντας αυτόματα κοινά προθέματα across requests. Αυτό κάνει τις συνομιλίες πολλών γύρων και τα pipelines RAG σημαντικά γρηγορότερα επειδή το επαναλαμβανόμενο context δεν χρειάζεται να υπολογιστεί ξανά.

Ποιος κινητήρας είναι καλύτερος για δομημένες εξόδους JSON;

Το SGLang. Επικαλύπτει τη δημιουργία grammar mask με το inference GPU, οπότε το enforcement δομημένης εξόδου barely επηρεάζει τη διαπερατότητα. Το vLLM δείχνει noticeable degradation σε batch sizes 8 και άνω όταν είναι ενεργοποιημένο το guided decoding.

Μπορώ να serve-άρω πολλαπλούς adapters LoRA από ένα base model;

Και οι δύο κινητήρες υποστηρίζουν multi-LoRA serving. Το SGLang το αντιμετωπίζει ως native feature με batching across different adapters στο ίδιο request batch. Το vLLM το υποστηρίζει επίσης, αλλά ο scheduling του SGLang είναι πιο efficient σε high adapter counts.

Τι είναι το disaggregated prefill/decode serving;

Σημαίνει την εκτέλεση της φάσης prefill (επεξεργασία του prompt) σε ξεχωριστούς workers GPU από τη φάση decode (δημιουργία tokens). Το prefill είναι compute-bound· το decode είναι memory-bound. Ο διαχωρισμός τους σας επιτρέπει να scale-άρετε το καθένα independently. Και οι δύο κινητήρες το υποστηρίζουν, με το SGLang να έχει περισσότερα published production results.

Πώς κάνω migration από TGI σε vLLM ή SGLang;

Εφόσον και τα τρία εκθέτουν APIs συμβατά με OpenAI, το migration είναι κυρίως μια αλλαγή container. Κατευθύνετε το Docker Compose ή το deployment Kubernetes σας στο νέο image, adjust τα flags loading model και update τα endpoints health check. Ο client code παραμένει ίδιος.

Θα πρέπει να χρησιμοποιήσω vLLM ή SGLang για ένα pipeline RAG;

Το SGLang είναι η ισχυρότερη επιλογή για RAG. Το RadixAttention του κάνει cache και επαναχρησιμοποιεί αυτόματα τα long system prompts και τα contexts documents που τα pipelines RAG στέλνουν επαναλαμβανόμενα. Το caching σε επίπεδο block του vLLM λειτουργεί επίσης, αλλά θα δείτε better cache hit rates με την προσέγγιση token-level του SGLang όταν τα chunks document vary slightly across requests.

Τελικό Συμπέρασμα

Το SGLang κερδίζει περισσότερες κατηγορίες, αλλά τα πλεονεκτήματα του vLLM, το breadth υλικού και η ωριμότητα οικοσυστήματος, είναι το είδος των πραγμάτων που έχουν σημασία στις 3 π.μ. όταν ένας node πέφτει.

Αν είστε σε υλικό NVIDIA και ο φόρτος εργασίας σας περιλαμβάνει συνομιλίες πολλών γύρων, agents με δομημένες εξόδους ή pipelines RAG με shared prefixes, ξεκινήστε με SGLang. Θα έχετε καλύτερη διαπερατότητα και lower latency where it counts.

Αν χρειάζεστε ευελιξία multi-cloud, υποστήριξη υλικού non-NVIDIA, ή την άνεση της μεγαλύτερης open-source κοινότητας serving LLM, ξεκινήστε με vLLM. Είναι το safer default που θα serve-άρει καλά τις περισσότερες ομάδες.

Οπωσδήποτε, και οι δύο κινητήρες είναι excellent και βελτιώνονται γρήγορα. Επιλέξτε έναν, deploy-άρετέ τον, μετρήστε τον πραγματικό σας φόρτο εργασίας και αλλάξτε αν οι αριθμοί σας λένε να το κάνετε. Το API συμβατό με OpenAI κάνει αυτή την αλλαγή painless.

Πηγές

• Spheron H100 Benchmarks: vLLM vs TensorRT-LLM vs SGLang
• PremAI: vLLM vs SGLang vs LMDeploy Benchmarks
• SqueezeBits: Guided Decoding Performance on vLLM and SGLang
• RunPod: SGLang vs vLLM KV Cache Reuse
• SGLang Official Documentation
• vLLM Official Documentation