SGLang vs vLLM 비교: LLM 추론 프레임워크 선택 가이드

대형 언어 모델(LLM)의 활용이 확산됨에 따라, 효율적인 추론(inference) 및 서빙을 위한 인프라 선택이 점점 더 중요해지고 있다.

본 글에서는 UC 버클리에서 개발된 두 가지 대표적인 추론 프레임워크인 SGLang과 vLLM을 다양한 관점에서 비교 분석한다.

각각의 설계 철학, 핵심 기술, 성능, 멀티 GPU 지원 방식, 그리고 실제 활용 사례에 대해 다룬다.

1. 개요

SGLang이란?

SGLang은 복잡한 LLM 기반 애플리케이션을 위한 추론 엔진으로, CPU 및 GPU 자원의 효율적인 활용을 통해 고성능을 지향한다. 다중 턴 대화, 도구 호출, 계획 기반 응답, JSON과 같은 구조화된 출력을 자연스럽게 처리할 수 있도록 설계되었다.

정식 명칭: Structured Generation Language
개발 기관: UC Berkeley
주요 목적:
- 복잡한 LLM 프로그램(멀티턴 대화, 도구 호출 등)을 효율적으로 실행
- 구조화된 출력(JSON 등) 지원
- 프론트엔드 DSL과 백엔드 런타임의 공동 설계를 통해 멀티 GPU 확장성 확보

vLLM이란?

vLLM은 고속 추론, 메모리 효율성, 손쉬운 통합을 목표로 하는 추론 프레임워크이다. 다양한 대형 언어 모델(Gemma, Qwen, GPT, DeepSeek 등)의 배치형 단일 요청 추론에 최적화되어 있다.

정식 명칭: Vectorized Large Language Model Inference
개발 기관: UC Berkeley
주요 목적:
- 단일턴 추론 시 메모리 효율성과 처리량 향상
- PagedAttention 기반으로 고동시성과 고속 처리 구현
- 기존 파이프라인과의 손쉬운 통합 지원

2. 핵심 기술 비교

항목	SGLang	vLLM
핵심 기술	RadixAttention, DSL 기반 컴파일러 디자인	PagedAttention, Continuous Batching
구조화된 출력	지원(JSON, FSM 기반)	미지원
배치 처리	연속적 동적 배치 지원	Continuous Batching으로 자동화
캐시 최적화	Prefix 공유를 통한 캐시 재사용	PagedAttention 기반 GPU 메모리 최적화

SGLang 주요 기술

RadixAttention: Radix Tree를 이용한 KV 캐시 관리 방식으로, 다중 턴 대화에서 prefix 공유를 통해 최대 5배까지 캐시 적중률을 향상시킨다.
구조화된 출력 지원: 정규식 및 유한 상태 머신(FSM)을 활용한 제약 디코딩(constrained decoding)으로 JSON, XML 등 구조화된 출력이 가능하다.
컴파일러 영감 설계: DSL을 이용해 복잡한 LLM 워크플로우를 선언적으로 기술할 수 있으며, 런타임에서 이를 최적화한다.

vLLM 주요 기술

PagedAttention: OS의 페이징 개념을 도입하여 KV 캐시를 고정 블록으로 분할, GPU 메모리의 동적 할당을 가능하게 한다.
연속 배치 처리(Continuous Batching): 요청을 prefill과 decode로 분리하여 실시간으로 배치 크기를 조정함으로써 GPU 활용률을 극대화한다.
Zero Redundancy Tensor Parallelism: 중복 없는 가중치 분산 및 통신 최적화를 통해 멀티 GPU 환경에서 효율적인 추론이 가능하다.

3. 성능 및 사용 사례

SGLang이 적합한 경우

멀티턴 대화형 시스템 (예: 챗봇, 에이전트 플래너)
출력 형식이 엄격히 정의된 경우 (예: JSON 기반 API 응답)
Tool calling이나 복합적인 LLM 논리 흐름을 처리해야 하는 경우

성능 지표:

LLaMA-7B 기준, vLLM 대비 5배 높은 멀티턴 처리량
RadixAttention을 통해 30~50% 낮은 응답 지연(latency)

vLLM이 적합한 경우

단일턴 Q&A, 콘텐츠 생성 등 대량의 요청을 빠르게 처리해야 하는 경우
리소스 제한 환경에서 최대의 처리량을 뽑아야 하는 경우
HuggingFace Transformers 대비 14~24배 이상 높은 처리량
GPU 한 대당 100개 이상의 동시 요청 처리 가능

4. 멀티 GPU 확장성

SGLang의 멀티 GPU 전략

Tensor Parallelism: --tp 8 과 같이 가중치를 다수 GPU에 분산
Data Parallelism: 입력 데이터를 셰어링하여 GPU 간 부하 균형
RadixAttention 캐시 공유: GPU 간 prefix 캐시를 공유하여 중복 연산 제거

vLLM의 멀티 GPU 전략

Tensor Parallelism: SGLang과 유사하나, 메모리 중복이 없음
Distributed Scheduler: GPU 간 요청 라우팅 및 일부 요청 CPU 오프로딩
파이프라인 병렬화: Kubernetes 클러스터 기반 멀티 노드 스케일링 지원

5. 선택 가이드

상황	추천 프레임워크
복잡한 멀티턴 대화, 도구 호출	SGLang
JSON, XML 등 구조화된 출력이 필수인 경우	SGLang
높은 요청 동시성과 단일턴 처리	vLLM
빠른 구축과 쉬운 통합이 필요한 경우	vLLM

6. 요약

항목	SGLang	vLLM
핵심 강점	멀티턴, 구조화 출력, 복잡한 논리 처리	단일턴 고처리량, 메모리 효율
기술 스택	RadixAttention, DSL 기반 런타임 최적화	PagedAttention, 배치 최적화
사용 대상 모델	LLaMA, DeepSeek 등 범용 LLM/VLM	GPT-4, Mixtral 등 초대형 모델
학습 난이도	높음 (DSL 학습 필요)	낮음 (즉시 사용 가능)

이 글은 프로젝트 성격, 처리 요구, 출력 포맷에 따라 SGLang과 vLLM 중 어떤 프레임워크가 적합한지를 빠르게 판단할 수 있도록 구성되었다. 각자의 기술적 강점을 바탕으로 두 시스템을 적절히 선택하는 것이 고성능 LLM 서빙 전략의 핵심이다.