SGLang 和 vLLM 是两个旨在优化 LLM 推理的系统，特别是通过前缀缓存。SGLang 使用 RadixAttention，一种基于 CPU 的前缀缓存，将提示和答案的 KV 缓存存储在基数树中，允许共享的提示开头重用已存储的内存。vLLM 采用类似的自动前缀缓存机制，对 KV 缓存块进行哈希处理，但它只能重用完整的块，这限制了其在部分前缀匹配方面的有效性。基准测试显示结果不一，一些测试表明 SGLang 在特定的共享前缀场景下速度显著提升，而另一些测试则显示 vLLM 表现相当，尤其是在其自身的缓存改进之后。 AI
影响 SGLang 和 vLLM 中的前缀缓存等优化可以显著提高 LLM 推理的速度和效率，从而可能降低运营成本并为应用程序提供更快的响应时间。
排序理由 对两个开源 LLM 推理系统进行比较，重点关注一项特定技术功能（前缀缓存）。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- DEV Community
- Large Model Systems Organization
- Llama-3.1:8b
- Llama-7B
- Mixtral 8x7B
- NVIDIA H100
- RadixAttention
- SGLang
- Spheron
- SwiftKV
- Text Generation Inference
- vLLM
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
