从SGLang、vLLM的异同推演未来AI演化

Context

LLM 추론 시 Prefill과 Decode 단계의 리소스 요구사항 차이로 인한 계산 효율 저하 및 KV 캐시 관리의 병목 발생. 특히 다회차 대화 및 Agent 워크플로우에서 중복되는 Prefix 처리 비용이 기하급수적으로 증가하는 한계 노출.

Technical Solution

• Prefill-Decode Disaggregation 구조를 통한 각 단계별 독립적 스케일링 및 리소스 최적화 구현
• RadixAttention 기반의 계층적 KV 캐시 관리로 다회차 세션 간 공통 Prefix의 전역적 재사용 최적화
• SGL DSL과 Runtime의 결합을 통해 루프, 분기, 도구 호출 등 Agent 로직을 엔진 계층으로 하향 설계하여 네트워크 오버헤드 제거
• XGrammar 기반의 FSM(Finite State Machine) 병렬 디코딩을 적용하여 JSON 및 정규식 구조화 출력 속도 가속
• CPU-GPU 동기화 버블을 제거한 Zero-overhead Overlap Scheduling로 추론 파이프라인의 유휴 시간 최소화
• RL 훈련과 추론의 일체화 설계를 통한 가중치 핫 업데이트 및 PD 분리 훈련 파이프라인 구축

Impact

• RadixAttention 적용 결과 Agent 및 RAG 다회차 시나리오에서 vLLM 대비 처리량(Throughput) 40%~70% 우위 확보

Key Takeaway

범용적 하드웨어 추상화(vLLM 방식)보다 특정 비즈니스 패턴(Agent, 다회차 대화)에 최적화된 전용 DSL과 캐싱 전략(SGLang 방식)이 고성능 시스템 구축에 더 유리함.