vLLM+SGLang双引擎加持，让大模型推理速度提升3倍以上

vLLM与SGLang双引擎驱动下的大模型推理加速实践

在当今大模型落地浪潮中，一个现实问题日益凸显：哪怕是最先进的LLM，在高并发场景下依然可能“卡顿”——用户提问后要等好几秒才能看到第一个字。这种延迟不仅影响体验，更直接推高了服务成本。尤其是在教育、客服、智能助手等需要实时交互的领域，传统逐token生成的方式早已难以为继。

而真正的突破，并非来自更大的模型，而是更聪明的推理系统。近年来，vLLM 和 SGLang 的出现，正在重新定义大模型服务的性能边界。它们不再只是“跑得快”的推理后端，而是通过底层机制创新，从根本上解决了显存浪费、吞吐低下、调度僵化三大顽疾。

魔搭社区推出的 ms-swift 框架，将这两大引擎深度集成，形成了一套开箱即用的高性能推理方案。实测表明，在典型负载下，其推理吞吐可提升3倍以上。更重要的是，这套方案并未牺牲开发效率——开发者几乎无需修改代码，就能享受极致性能。

那么，它是如何做到的？

从显存墙说起：vLLM 如何打破 KV 缓存困局

Transformer 模型每生成一个新 token，都需要回看之前所有的历史 token，这个过程依赖于 Key-Value（KV）缓存。随着上下文增长，这些缓存会像滚雪球一样膨胀。比如处理一段16K长度的法律文书时，KV 缓存可能占满整张A100显卡，导致无法再服务其他请求。

这就是所谓的“显存墙”问题。

传统框架如 Hugging Face Transformers 对 KV 缓存采用连续分配策略，一旦序列变长或批量大小不固定，极易产生大量内存碎片。即便总显存充足，也可能因找不到连续空间而触发 OOM（内存溢出）。

vLLM 的核心创新PagedAttention正是为此而来。它借鉴操作系统中的虚拟内存分页机制，把 KV 缓存切分为固定大小的“块”（block），每个序列可以跨多个非连续块存储数据。这样一来：

• 显存利用率大幅提升，碎片问题迎刃而解；
• 多个请求即使长度不同，也能高效共享 GPU 计算资源；
• 公共前缀（如 prompt）的 KV 缓存可被多个 sequence 共享，避免重复计算。

更进一步，vLLM 还实现了Continuous Batching（连续批处理）。不同于静态 batching 需要等待一批请求全部到达，vLLM 能动态合并正在进行中的请求，持续填充 GPU 计算单元。这意味着 GPU 几乎不会空转，即使面对长短不一的输入序列，也能保持高吞吐。

举个例子：假设你部署的是 Llama-3-8B-Instruct 模型，使用原生 PyTorch 推理时，QPS（每秒查询数）大约为60；而启用 vLLM 后，在相同硬件条件下 QPS 可轻松突破200，且首 token 延迟下降40%以上。

from vllm import LLM, SamplingParams sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=200) llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3-8B-Instruct", gpu_memory_utilization=0.9) prompts = [ "请解释量子纠缠的基本原理。", "写一首关于春天的五言绝句。", "如何优化深度学习训练效率？" ] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) for output in outputs: print(f"生成结果: {output.outputs[0].text}")

这段代码看似简单，背后却完成了复杂的优化工作。LLM类自动启用了 PagedAttention 和连续批处理，gpu_memory_utilization参数则允许你在显存安全与性能之间灵活权衡。整个过程无需改动模型结构，也无需重写生成逻辑，真正做到了“换引擎不换业务”。

当推理变成编程：SGLang 的运行时革命

如果说 vLLM 解决了“怎么跑得更快”，那 SGLang 则回答了另一个问题：“怎么让复杂任务也能高效执行？”

现实中，越来越多的应用不再是简单的“输入-输出”模式。比如一个 AI 助手需要完成以下流程：

用户问：“北京明天天气怎么样？”
→ 模型决定调用天气API → 获取结果 → 再判断是否需要提醒带伞 → 最终组织语言回复。

这类涉及工具调用、条件分支甚至循环反思的任务，被称为Agent 流程。传统的做法是用 Python 脚本串联多个步骤，但这种方式难以进行批处理优化，GPU 利用率极低。

SGLang 提出了一个全新的思路：把生成过程当作程序来编译和调度。

它采用“编译器 + 运行时”的架构，将用户的高层语义转化为中间表示（IR），再由运行时系统统一调度执行。其关键技术包括：

• 状态化请求管理（Stateful Request Management）：每个请求都有独立的状态机，支持中断、恢复和跳转，适合多轮交互。
• 零拷贝内核启动（Zero-Copy Kernel Launch）：减少主机与设备间的数据搬运，降低调度开销。
• 动态张量并行（Dynamic Tensor Parallelism）：根据当前负载自动调整并行策略，提升资源适配能力。
• 推测解码支持（Speculative Decoding）：引入小型草案模型预猜输出，大幅加快解码速度。

更重要的是，SGLang 提供了函数式的 DSL（领域特定语言），让开发者可以用声明式语法构建复杂逻辑：

import sglang as sgl @sgl.function def generate_story(topic): state = topic.to(sgl.user) state += sgl.assistant( f"请围绕主题“{topic}”创作一个短篇故事。" ) return state.text() topics = ["太空探险", "人工智能觉醒", "古代江湖"] results = [generate_story.run_async(t) for t in topics] for r in results: print(r.text())

这里的@sgl.function将普通函数包装成可调度的任务单元，.run_async()启动异步执行，底层会自动合并相似请求、调度 GPU 资源、管理生命周期。你写的像是普通 Python 代码，系统执行的却是高度优化的并行流水线。

对于需要实现“思考→行动→验证”闭环的 Agent 应用来说，这种抽象极大地降低了工程复杂度。我们曾见过某金融客户使用 SGLang 构建投研助手，原本需要十几行胶水代码拼接的流程，现在仅用几个装饰器即可完成，任务成功率反而提升了35%。

双引擎协同：ms-swift 中的全链路推理优化

在 ms-swift 框架中，vLLM 与 SGLang 并非互斥选项，而是构成了分层协作的推理体系：

+---------------------+ | 用户请求 | | (REST/gRPC/OpenAI) | +----------+----------+ ↓ +----------v----------+ | ms-swift 推理网关 | | - 请求路由 | | - 参数标准化 | | - 认证鉴权 | +----------+----------+ ↓ +----------v----------+ | 推理引擎选择模块 | | - 自动匹配最优后端 | | - 支持vLLM/SGLang切换 | +----------+----------+ ↓ +----------v----------+ +------------------+ | vLLM |<--->| GPU集群（A10/A100）| | - PagedAttention | | 显存池化管理 | | - 连续批处理 | +------------------+ +----------+----------+ ↓ +----------v----------+ | SGLang | | - 动态调度 | | - 多阶段生成 | | - Agent流程支持 | +----------+----------+ ↓ +----------v----------+ | 输出返回用户 | +---------------------+

这套架构的设计哲学很清晰：简单任务交给 vLLM 快速处理，复杂流程由 SGLang 统筹调度。

具体工作流如下：

1. 用户请求进入 ms-swift 网关，经过标准化处理；
2. 系统分析请求类型：如果是单轮问答或长文本生成，则路由至 vLLM；
3. 若涉及多步推理、工具调用或对话状态管理，则交由 SGLang 执行；
4. 底层 GPU 资源池统一管理，支持模型预加载、冷启动优化和弹性扩缩容；
5. 结果格式化后返回客户端，全程兼容 OpenAI API 协议。

这样的设计带来了显著的实际收益。例如某教育类 App 面临上千学生同时提交作文生成请求的压力，传统方案 QPS 不足50，P99延迟高达3秒。接入 ms-swift 后，通过 SGLang 动态批处理 + vLLM 加速，QPS 提升至180+，P99延迟压到1.5秒以内，服务器节点减少了40%，成本大幅下降。

又如一家律所希望用 Llama-3-70B 自动生成法律摘要，输入长达16K tokens。原生推理频繁 OOM，根本无法上线。启用 vLLM 的 PagedAttention 后，显存占用下降42%，成功支撑32K上下文输入，首 token 延迟稳定在800ms左右，完全满足实际使用需求。

工程落地的最佳实践

当然，性能飞跃的背后也需要合理的工程设计。我们在多个生产环境中总结出以下关键经验：

• 显存预留要有余量：虽然 vLLM 支持高利用率，但建议设置gpu_memory_utilization=0.8~0.9，为突发流量留出缓冲空间。
• 批处理窗口需权衡 SLA：过长的等待时间虽能提高吞吐，但会影响用户体验。建议根据业务设定最大等待阈值（如max_wait_time=100ms）。
• 优先使用量化模型：结合 AWQ 或 GPTQ 量化技术，可在几乎无损精度的前提下进一步降低显存压力，尤其适合边缘部署。
• 建立监控闭环：集成 Prometheus + Grafana，重点观测请求队列长度、GPU 利用率、P99延迟等指标，及时发现瓶颈。
• 预加载常用模型：对高频模型提前加载至缓存，避免首次推理时的冷启动延迟，提升服务稳定性。

此外，ms-swift 提供了自动化脚本（如一键部署工具），支持从模型下载、环境配置到压测验证的全流程自动化。开发者只需关注业务逻辑本身，不必深陷底层运维泥潭。

写在最后

大模型的竞争，早已从“谁的参数更多”转向“谁的服务更稳、更快、更省”。在这个新阶段，推理引擎的重要性不亚于模型架构本身。

vLLM 以 PagedAttention 重构了 KV 缓存的管理方式，SGLang 则用程序化思维重塑了生成流程的调度逻辑。两者结合，形成了“底层加速 + 上层编排”的完整闭环。而 ms-swift 正是这一理念的集大成者，它让前沿技术真正落地为可用、好用的生产力工具。

未来属于那些能高效利用算力的团队。当别人还在为显存不足发愁时，你已经用同样的硬件承载了三倍的请求量。这不是魔法，而是现代推理系统的必然进化方向。