vLLM vs SGLang: LLM推論フレームワークの比較

LLM推論においてvLLMとSGLangどちらを使おうか調査する一環でDeep Researchに聞いた結果です。

近年、大規模言語モデル (LLM) の推論を効率化するためのオープンソース・フレームワークが多数登場しています。中でも vLLM と SGLang は、最新バージョンで高度な最適化を取り入れ、エンジニアに注目されています。vLLMはUC Berkeley発のプロジェクトで、PagedAttentionという独自のメモリ管理手法によって高スループットを実現する高速なLLMサービングエンジンです。一方、SGLangはLMSYS (VicunaやLLaVAを開発したチーム) による新鋭のフレームワークで、RadixAttentionというプレフィックス共有技術と柔軟なフロントエンドDSLを組み合わせ、LLMの高速・高度な操作を可能にしています。この記事では、推論速度、メモリ使用量、スケーラビリティ、APIの使いやすさ、対応モデルの種類、コミュニティ・サポートの観点から、両者の最新バージョンを比較します。

推論速度 (Inference Speed)

LLMサービングにおいてトークンスループット (tokens/sec) と レイテンシ (応答遅延) は重要な指標です。vLLMとSGLangはいずれも独自の最適化で高速化を図っていますが、そのアプローチと得意分野に違いがあります。

• vLLMのアプローチ: vLLMはContinuous Batching (連続バッチ処理) とPagedAttentionを活用し、高いトークンスループットを発揮します。Continuous Batchingにより、新規リクエストを既存のバッチ処理にリアルタイムで追加でき、GPUのアイドル時間を最小化します。加えてPagedAttentionによる効率的なメモリ管理で一度に処理できるシーケンス数を増やし、Hugging Face Transformersベースライン比で最大24倍のスループット向上を達成しています。その結果、7Bモデルの生成ではvLLMは最大で毎秒約130～1800トークン程度のスループットを発揮します 。また単一リクエストの応答の速さ（特に最初のトークン発生までの遅延, TTFT）に優れ、あるベンチマークでは70Bモデル・バッチ1でvLLMのTTFTは約123msと、SGLang（340ms）より高速でした。これはvLLMのトークンストリーミング設計による効果と考えられます。
• SGLangのアプローチ: SGLangはRadixAttentionを中核とした最適化で高スループットを実現しています。RadixAttentionはプレフィックスの重複計算を自動的に共有する仕組みで、複数のリクエスト間で共通のプロンプト部分がある場合に計算を再利用します。これにより特に複数リクエストを並行処理する場合のスループットが飛躍的に向上します。実際、いくつかのLLMタスクではSGLangは従来システム（GuidanceやvLLM）より最大5倍高速なスループットを示しました 。7Bモデルを用いた比較では、入力が短いケースでSGLangは最大約5000 tokens/sに達し、vLLMを大きく上回っています。一方、単一リクエスト時のレイテンシはバッチ内並列性とのトレードオフもあり、先述のようにvLLMが優位に立つケースがあります。ただしSGLangも連続バッチ処理やスケジューラの改良により最新バージョン(v0.4)で単一リクエスト性能を改善しています。総じて高並列・高負荷シナリオではSGLangがスループットで優れ、低遅延応答や軽負荷シナリオではvLLMが応答の速さで優れる傾向があります。

メモリ使用量 (Memory Efficiency)

LLM推論では巨大な自己注意機構のキー・バリューキャッシュ (KVキャッシュ) によりGPUメモリが圧迫されがちです。vLLMとSGLangはいずれもこのメモリ最適化に注力しており、それぞれ独自の手法でメモリ効率を高めています。

• vLLMのメモリ管理: vLLMのPagedAttentionはOSの仮想メモリ管理に着想を得た手法で、KVキャッシュを固定長のブロックに分割し非連続メモリに格納できるようにしました。これによりメモリ断片化を劇的に削減し、メモリの無駄遣いを既存システムの60～80%から約4%未満まで減らしています 。結果としてGPUメモリをほぼ最適に活用できるため、同時により多くのシーケンスをバッチ処理可能となりスループット向上に繋がります。さらにPagedAttentionはメモリ共有にも対応しており、例えば一つのプロンプトから並列に複数の応答を生成する場合、プロンプト部分の計算結果（KVキャッシュ）を物理メモリ上で共有します 。このコピーオンライト型の共有によって並列サンプリングやビームサーチ時のメモリ使用量を最大55%削減し、こうした高度なデコード手法でも実用的な性能（最大2.2倍のスループット向上）を発揮できます 。
• SGLangのメモリ管理: SGLangはRadixAttentionを通じてプレフィックスのKVキャッシュを使い回すことでメモリ効率を高めています 。具体的には、各リクエスト処理後もその入力や生成結果のKVキャッシュをラディックス木（Radix Tree）に保存し、次のリクエストで同じプレフィックスが現れた場合に再利用します。これにより重複する部分の計算を省略すると同時に、同じ内容のKVデータを複数保持する冗長をなくしメモリ消費を削減します。RadixAttentionは不要になったキャッシュをLRUポリシーで適宜破棄し、またプレフィックス共有効果が最大化するようキャッシュ対応型のスケジューリングも行われます 。その結果、SGLangは限られたGPUメモリ内でより大きなバッチサイズを扱うことが可能となり、スループットの最大化に寄与します 。なお、SGLangも最新実装ではPagedAttentionに相当する「トークン単位のアテンション機構」を取り入れており、メモリブロック管理による汎用的な効率化とプレフィックス共有の双方を実現しています。

両者とも工夫により大規模モデルのKVキャッシュ問題に取り組んでおり、vLLMはブロック化によるメモリ断片化解消、SGLangはプレフィックス共有による重複排除というアプローチの違いはあるものの、いずれも高いメモリ効率で大規模モデルの推論を可能にしています。

スケーラビリティ (Scalability)

大規模モデルの分散推論や複数GPUでの推論への対応も重要です。vLLMとSGLangはいずれもマルチGPU・大規模環境での運用を考慮した設計になっています。

• vLLMのスケーラビリティ: vLLMは分散並列推論をサポートしており、Megatron-LMに基づくテンソル並列やパイプライン並列によるマルチGPU推論が可能です。サーバ起動時に--tensor-parallel-sizeを指定するだけでモデルを複数GPUに分割ロードでき、単一ノード内の複数GPUで70Bなど巨大モデルを扱えます。またRayを用いたマルチノード分散やスケジューラ統合にも対応しており、クラスター上でスケールアウトする構成も取れます。さらにvLLMはPyTorchベースの実装を活かし、NVIDIA GPUだけでなくAMD GPUやCPU、さらにはGoogle TPUやAWS Inferentiaなど多様なハードウェアバックエンドで動作します。
• SGLangのスケーラビリティ: SGLangもモデルの並列分散に対応しています。テンソル並列 (TP) によるモデル分割やデータ並列 (DP) による負荷分散をサポートしており、例えば8×A100でLlama-70Bをシャーディングして動作させることが可能です。RadixAttentionは並列環境でも拡張できる設計で、TP時には各GPUが自分の担当分のKVキャッシュを管理し、追加の同期なしにプレフィックス共有が機能します 。SGLangは特にマルチモーダルモデル(LLaVAなど)も扱えることから、複数GPUで画像特徴抽出とテキスト生成を組み合わせるような応用にも適しています 。現時点でマルチノード対応の公式ドキュメントはありませんが、DPによる水平スケーリングは可能であり、コンテナやKubernetes上でインスタンスを増やすことで大規模トラフィックにも対処できるでしょう。

両フレームワークとも大規模モデルのサervingを念頭に置いて設計されており、単一GPUからマルチGPU、場合によっては分散環境までシームレスにスケールできます。実運用上でも、扱いたいモデルサイズやハードウェアに応じて適切にスケールアウト/アップできる柔軟性があります。

APIの使いやすさ (API Usability)

エンジニアがフレームワークを採用する際、APIのシンプルさやカスタマイズ性、導入の容易さは重要なポイントです。vLLMとSGLangはそれぞれ開発者フレンドリーなインターフェースを提供していますが、その特徴には違いがあります。

• vLLMのAPI: vLLMはOpenAIのAPI互換サーバとして動作可能で、開発者は既存のOpenAI API呼び出しコード（/v1/completionsエンドポイントなど）をほぼ変更せずにローカルLLMを利用できます 。例えばコマンド一つでvLLMのサーバを起動し、curlやPythonのリクエストからOpenAI API形式でプロンプトを送信すれば、モデルからの応答を得られます。またPythonライブラリとして直接組み込むことも容易で、pip install vllm後にシンプルな数行のコードでモデル読み込み・推論が可能です。Dockerイメージも提供されておりコンテナ経由のデプロイも簡単です。API設計は比較的シンプルで、基本的に「モデルにプロンプトとパラメータを渡してテキストを生成する」典型的なLLMサービスの形を踏襲しています。細かな挙動の調整（例えばストリーミング出力や並列出力など）もオプションで制御できますが、デフォルト設定で手軽に高性能を享受できる点がvLLMの魅力です。
• SGLangのAPI: SGLangもOpenAI互換のAPIサーバ機能を備えており、vLLM同様に簡単な設定でREST API経由の推論サービスを立ち上げられます 。加えてSGLangのユニークな点は、フロントエンドにDSL（ドメイン固有言語）を提供していることです。このDSLを使うとPythonコード上で複雑なプロンプトフローや制御構文をLLM呼び出しに組み込むことができ、例えば複数ターンの対話や外部ツール使用、出力のフォーマット制約（JSON生成時の構文チェック等）を高水準に記述できます 。DSLを使用しない場合でも通常のPython API経由で単発の生成を行えますし、APIサーバを用いればvLLM同様にシンプルなHTTPリクエストで利用可能です。SGLangはこのように高度なカスタマイズ性を持ちながら、基本的な使い方は他のLLMサーバと同じくシンプルさを保っています。ただしDSLをフル活用する場合、ユーザは独自の文法や仕組みを学ぶ必要があるため、シンプルさより柔軟性・表現力を重視する場面で威力を発揮するでしょう。

総じて、手早く既存システムに統合したい場合はvLLM、LLMの動作を細かくプログラム的に制御したい場合はSGLangに分があります。両者ともドキュメントが充実しており、導入は比較的容易です。

対応モデルの種類 (Supported Models)

最新バージョンのvLLMとSGLangはいずれも、多様なモデルアーキテクチャやサイズに対応する汎用的なエンジンです。以下に主要な対応モデルを例示します。

• vLLMの対応モデル: 基本的にHuggingFace Transformers形式のデコーダーモデルであれば幅広くサポートしています。代表的にはLLaMA/Llama2系（7B～70B）、Mistral、GPT-NeoX/GPT-J系、Falcon、BLOOMなどのGPT様アーキテクチャのモデルです。またMixture-of-Expertsモデル（例: DeepSeekシリーズ）にも対応しており、モデル内部で専門家層に分岐するタイプも動かせます 。埋め込みベクトル抽出用のモデル（例: e5系列）もロード可能です。最新のvLLMはマルチモーダルLLMにも対応を広げており、画像入力に対応したLLaVAのようなモデルも扱えるようになっています。ただしEncoder-Decoder型のモデルや特殊なデコード戦略を持つモデルの場合、制約がある可能性があります（主にテキスト生成に特化した最適化を行っているため）。
• SGLangの対応モデル: SGLangもvLLMとかなり重なる範囲のモデルをサポートしています。公式にはLlama系（MetaのLlama2やその派生モデル）、Mistral、QWen（AlibabaのLLM）、および先述のDeepSeekシリーズなど主要なオープンソースLLMを網羅しています。埋め込みモデルではe5-mistralやGTEなどが挙げられ、報酬モデル（RLHFの報酬推定器、例: Skyworkのモデル）にも対応しています。加えてSGLangはビジョンと言語のマルチモーダルモデルに強みがあり、画像入力→テキスト出力を行うLLaVAやVideo-LLaVAといったモデルをバックエンドで直接扱えるよう設計されています。SGLangのリポジトリには新しいモデルの統合方法も示されており、新規アーキテクチャへの拡張も比較的容易です。

両フレームワークとも主要なLLMはカバーしており、例えばGPT系のモデル（GPT-JやOPTなどオープンなGPT互換モデル）、LLaMA系、Mistral、Falcon、**Code LLM（Code Llama等）**など幅広いモデルが動作します。商用のClosed-sourceモデル（GPT-4等）は除きますが、オープンソースのLLMであればまず問題なくサポートされていると言えるでしょう。

コミュニティ・サポート (Community Support)

オープンソースプロジェクトの活発さやドキュメント整備、スター数なども重要な比較ポイントです。vLLMはリリース以来爆発的な人気を博しており、GitHubのスター数は3万を超える規模となっています。研究論文もOSDI 2023で発表され、PyTorch公式エコシステムにも採択されるなどコミュニティは非常に活発です。SlackやGitHub Discussions上での議論も盛んで、問題報告や改善提案への対応も比較的迅速です。

一方、SGLangは新進気鋭ながら急速にコミュニティを拡大しています。GitHubスター数は約1万とvLLMに比べれば少ないものの（2025年2月時点で約9,949 (sgl-project · GitHub)）、リリース頻度が高く（2024年だけでv0.2～v0.4まで3度の大型アップデート、内容も実践的な最適化の追加や新モデル対応が次々行われています。開発元はVicunaやLLaVAを手掛けたメンバーであり、研究コミュニティとの繋がりも強いです。ドキュメントサイトやチュートリアルも整備されつつあり、公式Slackや定期ミーティングでユーザとの対話を重視している点も特徴です。現時点でスター数や利用事例の蓄積ではvLLMに及びませんが、業界からの注目度は高く、AMDが公式ブログでSGLangを取り上げるなど採用事例も増え始めています。

まとめると、vLLMは成熟度と広いユーザベースに強みがあり、SGLangは急成長中の機能追加とコミュニティの勢いがあります。どちらもオープンソースで活発にメンテナンスされているため、安心して採用できるでしょう。エンジニア視点では、必要な機能や好みに応じてコミュニティの情報発信やサポート体制も考慮すると良いです。

総合評価・どちらを選ぶべきか？

vLLMとSGLangはいずれもLLM推論を高速化・効率化する強力なフレームワークです。両者の比較から見えてきたポイントを整理すると:

• 性能面: 単一要求の低レイテンシや汎用的な高速化ではvLLMが安定した選択ですが、大量リクエスト時のスループット最大化や特殊な共有パターンのあるワークロードではSGLangが優位になる場合があります。
• メモリ・リソース面: GPUメモリが逼迫する状況では、vLLMのPagedAttentionによる効率的なメモリ利用が効果的です。一方、リクエスト間で共通部分が多いシナリオ（チャット履歴共有など）ではSGLangのRadixAttentionが大きなメモリ・計算量削減につながります 。
• 拡張性・運用面: 大規模クラスタや様々なハードウェアで動かす場合、実績と対応プラットフォームの広さからvLLMに一日の長があります 。SGLangもマルチGPU対応は万全で、今後マルチノード事例も増えてくれば遜色なくなるでしょう。
• 使い勝手: 既存のアプリケーションに組み込みやすいのはvLLMで、シンプルなAPIで即戦力になります 。対してSGLangは独自DSLによる強力な拡張性があり、生成プロセスを作り込みたい場合に応えてくれます。
• 対応モデル・機能: 両者とも主要なオープンLLMはサポートしており大差ありません。マルチモーダルや特殊用途モデルをすぐ使いたいならSGLang、安定した動作検証が豊富なモデルを使うならvLLM、といった視点も考えられます。
• コミュニティ: 信頼性重視で情報も豊富なvLLM、最新機能をいち早く取り込みたいならSGLang、とコミュニティ状況も選択の材料になるでしょう。

どちらを選ぶべきかはユースケースによって異なります。例えば、高並列なチャットサービスを構築するならSGLangのスループットとプレフィックス最適化が魅力ですし、単発応答の多いAPIサービスなら実績豊富なvLLMが安心です。開発のしやすさという点では両者とも十分配慮されていますが、「より簡潔さ」を取るならvLLM、「より高度な制御性」を求めるならSGLangと言えます。幸い双方オープンソースですので、可能であれば小規模なプロトタイプで実際のワークロードに対する性能を検証してみるのが理想です。その上で、自社の要求にマッチした方を選択すると良いでしょう。

参考文献・リンク

1. vLLM公式ブログ: vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention (2023). vLLMの概要とPagedAttentionによる性能改善について解説 (vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention | vLLM Blog) (vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention | vLLM Blog). (リンク)
2. LMSYS SGLangブログ: Fast and Expressive LLM Inference with RadixAttention and SGLang (2024). SGLangのRadixAttentionとDSLの技術解説、vLLMやGuidanceとの比較ベンチマークを掲載 (Fast and Expressive LLM Inference with RadixAttention and SGLang | LMSYS Org) (Fast and Expressive LLM Inference with RadixAttention and SGLang | LMSYS Org). (リンク)
3. 性能比較データ (Tensorfuse): Boost LLM Throughput: vLLM vs. SGLang and Other Serving Frameworks (2025). 7Bモデルにおける各エンジンのトークンスループット比較表 (Boost LLM Throughput: vLLM vs. Sglang and Other Serving Frameworks)や特徴のまとめ。(リンク)
4. 性能比較データ (Cerebrium): Benchmarking vLLM, SGLang and TensorRT for Llama 3.1 (2024). 70BモデルでのTTFTおよびスループットの比較結果を報告 (Cerebrium blog | Benchmarking vLLM, SGLang and TensorRT for Llama 3.1 API) (Cerebrium blog | Benchmarking vLLM, SGLang and TensorRT for Llama 3.1 API). (リンク)
5. vLLM GitHub: vLLMプロジェクトのGitHubレポジトリ。対応モデル一覧やインストール方法、コミュニティ情報を掲載 (GitHub – vllm-project/vllm: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs) ([ vLLM Joins PyTorch Ecosystem: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving for Everyone | PyTorch](https://pytorch.org/blog/vllm-joins-pytorch/#:~:text=Since%20its%20release%2C%20vLLM%20has,for%20efficient%20and%20scalable%20AI)). (リンク)
6. SGLang GitHub: SGLangプロジェクトのGitHubレポジトリ。最新リリース情報やサポートモデル、設計の概要を掲載 (GitHub – sgl-project/sglang: SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.) (GitHub – sgl-project/sglang: SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.). (リンク)