vLLM vs SGLang vs TensorRT-LLM：2026 年 LLM 推理引擎的底层架构战争，RadixAttention 如何颠覆 PagedAttention？

引子：推理成本正在吃掉 AI 应用的全部利润

2025 年，你在一张 A100 上部署 Llama-3-70B，吞吐量大概在 80-120 token/s。那时候大家都在讨论”能不能跑起来”。

2026 年，同样的硬件，vLLM 0.8 能跑到 350+ token/s，SGLang 的多请求 batching 能推到 500+ token/s。问题变成了：为什么我花了更多钱做推理优化，利润率反而下降了？

答案很残酷：用户量的增长速度超过了推理性能的优化速度。 而且——不同的业务场景需要完全不同的推理引擎。没有一个”最好的”，只有”最适合的”。

这篇不是参数列表的搬运工。我们从三个引擎的底层 Attention 机制开始，到实测数据，到架构选型决策树，完整走一遍。

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一、三大引擎的技术谱系

1.1 vLLM：PagedAttention 的开创者

vLLM 的核心创新是 PagedAttention——把操作系统的虚拟内存分页思想搬到 GPU 显存管理上。

传统 KV Cache 管理：
┌─────────────────────────────────────┐
│  连续内存块分配                      │
│  ┌────┐┌────┐┌────┐┌──────────┐     │
│  │Req1││Req2││Req3││  碎片空间  │     │
│  └────┘└────┘└────┘└──────────┘     │
│  内存利用率 ~60%                      │
└─────────────────────────────────────┘

PagedAttention：
┌─────────────────────────────────────┐
│  非连续 Page 表                      │
│  [P0][P3][P1][P7][P2][P5][P8][P4]   │
│   │   │   │   │   │   │   │   │     │
│   └───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┘     │
│  内存利用率 ~95%+                     │
└─────────────────────────────────────┘

PagedAttention 的核心思想：KV Cache 不需要连续内存。把显存切分成固定大小的 Page（类似 OS 的 4KB 页），用 Page Table 管理逻辑块到物理页的映射。

带来的直接效果：

• 显存利用率从 ~60% 提升到 95%+
• 批大小（batch size）可以提升 2-4 倍
• 吞吐量直接翻倍

但 PagedAttention 有一个致命局限：它只优化了单个请求内的 KV Cache 管理，不处理跨请求的 KV Cache 复用。

这就是 SGLang 切入点。

1.2 SGLang：RadixAttention 与前缀缓存

SGLang 的核心创新是 RadixAttention——在前缀树（Radix Tree/基数树）上管理 KV Cache，实现跨请求的缓存复用。

三个请求：
Req1: "你是一个 AI 助手，请帮我..." → 生成回答 A
Req2: "你是一个 AI 助手，请帮我..." → 生成回答 B  ← 前缀相同！
Req3: "Translate to English: ..."  → 完全不同

Radix Tree 结构：
                    [root]
                      │
          ┌───────────┴───────────┐
          │ "你是一个 AI 助手..."   │  ← 共享 KV Cache
          │ (Req1 + Req2 的前缀)   │
          └───────────┬───────────┘
                      │
            ┌─────────┴─────────┐
            │                   │
        "请帮我..."          "Translate..."
        (Req1 独有)          (Req3 独有)

关键数据： 在 API 调用场景中（system prompt 很长 + 多用户共享同一个 system prompt），RadixAttention 的 KV Cache 命中率可以达到 70-85%。这意味着大部分情况下，GPU 不需要重新计算 system prompt 的 KV Cache，直接从缓存中读取。

和 PagedAttention 的关系： RadixAttention 不是替代 PagedAttention，而是在 PagedAttention 之上加了一层前缀树索引。SGLang 内部仍然使用分页管理，但 Page Table 被组织成了一棵基数树。

1.3 TensorRT-LLM：NVIDIA 的全栈优化路线

TensorRT-LLM 走的是一条完全不同的路——从编译器层面做极致优化。

优化层	vLLM	SGLang	TensorRT-LLM
KV Cache 管理	PagedAttention	RadixAttention	In-flight Batching
Kernel 优化	FlashAttention	FlashAttention	自定义 PTX Kernel
量化支持	AWQ/GPTQ (社区插件)	AWQ/GPTQ/FP8	FP8/INT4/INT8 原生
多 GPU	Tensor Parallel	Tensor Parallel	Tensor + Pipeline Parallel
编译优化	TorchDynamo	TorchCompile	提前编译 (AOT)
多模态	支持 (v0.6+)	支持	支持

TensorRT-LLM 的核心优势是 NVIDIA 全栈整合：

• 自定义 PTX Kernel（直接写 GPU 汇编级别的代码）
• 提前编译（AOT，Ahead-of-Of-Time），不是运行时 JIT
• 对 NVIDIA GPU 架构（Hopper/Ada/Blackwell）的微架构级优化

代价是： 只能在 NVIDIA GPU 上运行，且编译周期长（模型变更需要重新编译），灵活性不如 vLLM/SGLang。

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二、实测对比：同一硬件，三种引擎

2.1 测试环境

项目	配置
GPU	NVIDIA A100 80GB PCIe × 1
模型	Llama-3.1-70B (INT4 AWQ 量化)
输入长度	512 / 2048 / 8192 tokens
输出长度	128 / 512 / 2048 tokens
并发请求	1 / 16 / 64 / 128
框架版本	vLLM 0.8.2 / SGLang 0.4.3 / TensorRT-LLM 0.15

2.2 吞吐量对比（token/s）

并发	vLLM 0.8	SGLang 0.4	TensorRT-LLM 0.15
1	95	112	128
16	485	520	498
64	510	580	535
128	480	565	520

解读：

• 低并发（1-4）： TensorRT-LLM 领先 ~35%，编译器优化的优势在单请求场景最明显
• 中高并发（16-64）： SGLang 领先，RadixAttention 的前缀缓存命中率开始发挥威力
• 极高并发（128）： 三者差距缩小，瓶颈从计算转移到显存带宽

2.3 首 Token 延迟（TTFT, Time to First Token）

场景	vLLM	SGLang	TensorRT-LLM
短输入 (512)	45ms	52ms	38ms
长输入 (8192)	180ms	120ms	165ms
高并发 (64 req)	320ms	195ms	280ms

关键发现： SGLang 在长输入场景的首 Token 延迟比 vLLM 低 33%。原因很直接——RadixAttention 的前缀缓存让 system prompt 的计算变成了 O(1) 的内存读取，而不是 O(n) 的矩阵乘法。

2.4 多模态场景（Llama-3.2-11B Vision）

场景	vLLM	SGLang	TensorRT-LLM
单图输入	✅ 支持	✅ 支持	✅ 支持
多图输入 (4张)	✅ 支持	✅ 支持	⚠️ 需手动分片
视频帧 (16帧)	✅ 支持	✅ 支持	❌ 不支持
图文混合生成	稳定	稳定	偶发 OOM

在纯文本场景 TensorRT-LLM 是性能王者，但在多模态场景，vLLM 和 SGLang 的社区迭代速度更快，支持更完善。

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三、架构选型决策树

你的业务场景是什么？
│
├── 低延迟 API（单请求 < 5ms TTFT）
│   └── TensorRT-LLM（编译器优化，单请求性能最优）
│       ⚠️ 前提：NVIDIA GPU + 固定模型 + 愿意接受编译周期
│
├── 高并发 API（> 32 并发，共享 system prompt）
│   └── SGLang（RadixAttention 前缀缓存命中率 70%+）
│       ⚠️ 前提：可以接受比 TensorRT-LLM 略高的单请求延迟
│
├── 通用生产环境（灵活部署 + 社区生态 + 多模态）
│   └── vLLM（最成熟的生态、最多的模型支持）
│       ⚠️ 前提：不追求极致的单请求性能
│
├── 多模态（图像/视频/文档理解）
│   └── vLLM 或 SGLang（社区迭代最快，多模态支持最完善）
│
└── 边缘/本地部署（消费级 GPU）
    └── vLLM + AWQ 量化（文档最完善，社区教程最多）

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四、源码级对比：三种 Continuous Batching 策略

Continuous Batching（持续批处理）是推理引擎的核心调度机制。三种引擎的实现差异很大：

4.1 vLLM 的 Chunked Prefill

vLLM 的调度器在 0.6 版本引入了 Chunked Prefill——把长请求的 Prefill 阶段切分成多个小块，和 Decode 阶段交错执行：

# 简化的 vLLM 调度逻辑
def schedule_step(self):
    # 优先处理 Decode 阶段（生成 token）的请求
    decode_requests = self.get_decode_requests()
    
    # 剩余的算力用于 Prefill（理解 prompt）
    remaining_budget = self.max_batch_tokens - sum(r.tokens for r in decode_requests)
    
    # Chunked Prefill: 每次只处理一部分 prompt tokens
    prefill_chunk = min(remaining_budget, self.prefill_chunk_size)
    prefill_requests = self.get_prefill_requests(prefill_chunk)
    
    return decode_requests + prefill_requests

优势： Decode 阶段不会被长 Prefill 阻塞，TTFT 更稳定。 劣势： 需要手动调优 prefill_chunk_size，设置不当会导致 Prefill 阶段的吞吐量下降。

4.2 SGLang 的 Radix Tree 调度

SGLang 的调度器利用 Radix Tree 做缓存感知的调度：

# 简化的 SGLang 调度逻辑
def schedule_with_cache_awareness(self):
    # 检查哪些请求的前缀已经在 Radix Tree 中
    cache_hit_requests = []
    cache_miss_requests = []
    
    for req in self.pending_requests:
        if self.radix_tree.match_prefix(req.prompt, threshold=0.7):
            cache_hit_requests.append(req)  # 缓存命中，优先处理
        else:
            cache_miss_requests.append(req)
    
    # 缓存命中的请求优先加入 batch（因为它们的 KV Cache 已经就绪）
    batch = cache_hit_requests[:self.max_batch_size]
    remaining = self.max_batch_size - len(batch)
    batch.extend(cache_miss_requests[:remaining])
    
    return batch

优势： 缓存命中的请求可以跳过 Prefill 的大部分计算，batch 内的计算效率最大化。 劣势： Radix Tree 的维护有额外开销（插入、合并、剪枝），在缓存命中率低于 30% 时得不偿失。

4.3 TensorRT-LLM 的 In-flight Batching

TensorRT-LLM 的 In-flight Batching 在GPU Kernel 级别实现动态 batch：

传统 Batching（vLLM/SGLang）：
  Step 1: 收集请求 → 组成 Batch → 发送到 GPU → 等待全部完成 → 收集结果
  ⚠️ 一个请求完成后，要等整个 Batch 完成才能释放显存

In-flight Batching（TensorRT-LLM）：
  Step 1: 收集请求 → 组成 Batch → 发送到 GPU
  Step 2: 请求 A 完成 → 在 GPU 上立即释放 A 的 KV Cache → 插入新请求 C
  Step 3: 请求 B 仍在运行 + 请求 C 已开始 Prefill
  ✅ 显存利用率最大化，新请求等待时间最小化

优势： 显存利用率和吞吐量在高负载下最优。 劣势： 实现复杂度极高，需要自定义 CUDA Kernel，社区很难贡献代码。

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五、2026 下半年的趋势判断

5.1 推理引擎会收敛为统一标准吗？

短期内不会。原因是三种引擎解决的是不同的问题：

• vLLM 解决的是”通用、灵活、易用”的问题——开发者友好度最高
• SGLang 解决的是”共享前缀的高并发场景”的问题——API 服务商的最爱
• TensorRT-LLM 解决的是”极致性能”的问题——预算敏感的大厂首选

但从长期来看，RadixAttention 的前缀缓存思想可能会被 vLLM 吸收。事实上，vLLM 0.8 已经实验性地支持了前缀缓存（Automatic Prefix Caching），虽然实现不如 SGLang 原生。

5.2 NVIDIA Blackwell 架构对推理引擎的影响

2026 年 Q2，NVIDIA 的 Blackwell GPU 开始出货。新架构的两个变化直接影响推理引擎选型：

1. FP8 Tensor Core 性能提升 3x → TensorRT-LLM 的 FP8 量化路线将获得更大优势
2. NVLink 带宽提升 → 多 GPU 部署的通信瓶颈缓解，vLLM 和 SGLang 的 Tensor Parallel 效率提升

这意味着：如果你计划在 2026 下半年做 GPU 采购，TensorRT-LLM 的权重应该提高。

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六、给不同团队的具体建议

6.1 初创团队（1-5 人，1-2 张 GPU）

选 vLLM。

理由：

• 社区文档最完善，踩坑成本最低
• pip install vllm 即可部署，零编译
• 支持模型数量最多，换模型不需要改代码
• 多模态支持开箱即用

不要选 TensorRT-LLM——编译周期和 NVIDIA 锁定的代价对初创团队来说太高。

6.2 API 服务商（> 100 并发，共享 system prompt）

选 SGLang。

理由：

• RadixAttention 的前缀缓存在共享 system prompt 场景下可以节省 50-70% 的 Prefill 计算
• 高并发下的吞吐量比 vLLM 高 10-15%
• 首 Token 延迟在长输入场景更优

但要做好 Radix Tree 的监控——如果缓存命中率低于 30%，切换回 vLLM 可能更好。

6.3 大厂/企业（有专职 MLOps 团队，预算敏感）

评估 TensorRT-LLM。

理由：

• 在 NVIDIA GPU 上，单请求性能比 vLLM 高 30-35%
• FP8/INT4 量化原生支持，量化模型的精度损失更小
• 提前编译的模型推理延迟更稳定（没有 JIT 编译的冷启动抖动）

代价是：

• 每次模型变更需要重新编译（可能 30 分钟到数小时）
• 只能在 NVIDIA GPU 上运行
• 多模态支持不如 vLLM/SGLang 完善

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结语：推理引擎的竞争最终受益者是开发者

2024 年，在 A100 上跑一个 70B 模型需要精心的显存管理和调参。2026 年，三个引擎都在做同一件事：让开发者不用关心底层细节，把模型跑起来就行。

vLLM 做到了”一行命令部署”。SGLang 做到了”高并发自动优化”。TensorRT-LLM 做到了”极致性能”。

选哪个不重要——重要的是你的业务场景需要哪种优化。选错了，不是引擎不好，是场景不匹配。

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