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SGLang 초고속 LLM 추론 서빙 및 RadixAttention 엔진

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서비스 상세 소개

SGLang 초고속 LLM 추론 서빙 및 RadixAttention 엔진: LMSYS에서 개발한 차세대 오픈소스 LLM 서빙 프레임워크로 RadixAttention 캐시 재사용 기술을 통해 복잡한 다회차 대화와 에이전트 워크플로우에서 vLLM 대비 최대 3배 빠른 처리량을 제공합니다.

SGLang은 대규모 언어 모델의 추론 속도와 처리량을 극대화하기 위해 LMSYS 팀이 개발한 오픈소스 고성능 서빙 프레임워크입니다. 구조화된 프롬프트와 멀티턴 대화, 에이전트 실행 과정에서 공통적으로 발생하는 KV 캐시를 트라이 구조로 관리하는 RadixAttention 기술을 도입했습니다. 중복 연산을 원천 차단하여 시스템 전반의 서빙 지연 시간을 대폭 단축시킵니다.

핵심 기능 목록

공통 프롬프트 접두사와 대화 기록의 KV 캐시를 재사용하는 혁신적 RadixAttention 내장
복잡한 다단계 프롬프트와 조건부 분기를 쉽게 작성할 수 있는 고유 프론트엔드 언어 제공
정규표현식 및 JSON 스키마를 강제하는 구조화된 디코딩을 초고속으로 처리
멀티 GPU 텐서 병렬화와 파이프라인 병렬 처리를 통한 엔터프라이즈 분산 서빙 지원

관련 분석 아티클

SGLang 초고속 LLM 추론 서빙 엔진 설치법과 vLLM 대비 성능 비교 분석
개발/코드

SGLang 초고속 LLM 추론 서빙 엔진 설치법과 vLLM 대비 성능 비교 분석

2026-10-22

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