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讨论总结

原帖比较了vLLM和SGLang在两块英伟达GPU上的性能，SGLang在数据并行方面表现优秀。评论者们从不同角度对这两者进行分析，有人认为在较大模型上两者难分高下，也有人认为SGLang在多GPU推理方面是最快的引擎。还涉及到技术债务、首日支持、基准测试受系统设置影响等多方面内容，同时也有对特定功能支持的疑问和对进一步比较不同场景下性能的期望，整体氛围偏向理性探讨。

主要观点

  1. 👍 vLLM和SGLang在较大模型上难分伯仲。
    • 支持理由：在不同的场景和测试下各有优劣。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 SGlang是多GPU推理中最快的引擎。
    • 正方观点：它有数据并行等很酷的特性。
    • 反方观点：它缺乏推测解码支持。
  3. 💡 vLLM向V1引擎过渡从长远看是个大改进，但目前存在技术债务且性能调优需要很多设置。
    • 解释：这是vLLM目前发展状况的一个客观情况。
  4. 💡 很多实验室以vLLM为标准，有模型首日支持优势。
    • 解释：很多实验室的使用情况决定了它在这方面的优势。
  5. 💡 系统设置会影响二者的基准测试结果，二者稳定性都不是100%，高并发时易崩溃。
    • 解释：不同的内核、驱动等会对结果产生影响。

金句与有趣评论

  1. “😂我认为很难说哪个真的最好，尤其是对于较大模型。”
    • 亮点：表明在较大模型上比较两者的难度。
  2. “🤔在很多方面，vLLM一直背负着相当多的技术债务，并且需要大量的设置来调整性能。”
    • 亮点：指出vLLM当前存在的技术问题。
  3. “👀很多实验室已经将vLLM标准化/使用vLLM，所以例如对于Mistral、Gemma 3模型你能得到首日支持。”
    • 亮点：阐述vLLM在实验室使用方面的优势。
  4. “😎 SGlang supports very cool features like Data parellism (basically two copies of the LLM in memory) and LLM routing.”
    • 亮点：强调SGlang的特色功能。
  5. “🧐我真的不理解人们比较张量并行和数据并行的意义。”
    • 亮点：对两种并行比较意义的质疑。

情感分析

总体情感倾向是比较理性和客观的。主要分歧点在于对vLLM和SGLang谁更优的判断，例如在多GPU推理速度上。产生这种分歧的原因是两者各有特点，在不同的测试环境、模型、应用场景下表现不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：SGLang对特定模型如Qwen2.5的功能支持可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果SGLang在LLM服务竞争中持续领先，可能会影响相关技术在行业内的应用和发展方向。

详细内容：

标题：关于 vLLM 与 SGLang 在 2 块 Nvidia GPU 上性能的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Compared performance of vLLM vs SGLang on 2 Nvidia GPUs - SGLang crushes it with Data Parallelism”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。

该帖子主要探讨了 vLLM 和 SGLang 在不同场景下的性能表现。有人表示在过去几个月中，对于开发/合成数据，在 vLLM 和 SGLang 之间来回切换，很难说哪个是最好的，尤其是对于更大的模型。也有人提到 DeepSeek-V3 刚推出时，SGLang 比 vLLM 快，但现在两者不相上下，且都在不断改进。还有人指出 vLLM 目前正在向 V1 引擎过渡，很多实验室已经标准化使用 vLLM，同时建议同时拥有 SGLang 和 vLLM 以根据需要切换。此外，对于多节点，有人更倾向于 SGLang 的简单设置。

讨论的焦点在于 vLLM 和 SGLang 性能的优劣及适用场景。有人认为在单 GPU 上运行较小模型时，使用 Marlin 内核的 vLLM 在吞吐量上稍快，但 SGLang 的 P99 TTFT 更好。有人指出 SGlang 支持如 Data parellism 和 LLM 路由等很酷的功能，而 vLLM 只支持 pipeline - parallelism 。但 SGLang 量化缓存的实现曾有很多漏洞，最新版本似乎已修复，且缺乏对推测解码的支持。

有用户分享道：“去年我做了很多关于 vLLM 的性能比较/调整，发现改变配置常常能导致性能数字有 2 - 3 倍的差异，感觉还只是触及了表面。”

对于 Data paralellism 的成本，有人表示是 2 倍的 VRAM ，但也有 2 倍的性能。也有人质疑不能简单说性能是 2 倍，只是吞吐量的 2 倍。

同时，有人询问特定类型的 GPU 以及 Lora 和视觉支持等问题。

总的来说，关于 vLLM 和 SGLang 的性能比较没有绝对的定论，而是取决于具体的使用场景和需求。