SGLang 掐理引擎指南：超越 vLLM 的新选择
SGLang 是什么 SGLang（Structured Generation Language）是由 LMSYS Org 开发的高性能 LLM 推理引擎，核心创新是 RadixAttention——用基数树缓存 KV Cache，在多轮对话和复杂推理场景下显著优于 vLLM。 核心创新：RadixAttention 传统推理引擎的 KV Cache 是按请求隔离的——每个请求独立计算 Attention 的 K 和 V，无法复用。在多轮对话中，前几轮的 KV Cache 每次都要重算。 SGLang 用基数树（Radix Tree）管理 KV Cache： RadixTree: [system prompt] → [user msg 1 + assistant msg 1] → [user msg 2 + ...] ↑ 命中缓存 ↑ 命中缓存 ↑ 新计算 当新请求的前缀与已缓存的前缀匹配时，直接复用 KV Cache，跳过重复计算。 效果： 多轮对话：第 N 轮只计算第 N 轮的 KV，前 N-1 轮全部命中缓存 Few-shot 场景：多个示例的前缀共享缓存 Agent 场景：system prompt 长且固定，缓存命中率接近 100% 与 vLLM 的 PagedAttention 对比 特性 vLLM PagedAttention SGLang RadixAttention 缓存粒度 物理页（块级） 逻辑前缀（语义级） 跨请求复用 需手动启用 prefix caching 自动复用 多轮对话 每轮重新计算 prefix 前缀自动命中 树结构管理 页表 基数树 缓存命中率 中 高 内存效率 高 高 安装 # 安装 SGLang pip install sglang # 或从源码安装 pip install --upgrade pip pip install "sglang[all]" GPU 要求：CUDA 12.0+，推荐 A100/H100/L40S。消费级显卡（3090/4090）也可用。 ...