NexGPU-算力租赁,GPU服务器,GPU云算力,AI服务器租用-新闻博客 - GPU 云算力
type: channel
link: https://www.nexgpu.net/blog/index.php/tag/GPU-%E4%BA%91%E7%AE%97%E5%8A%9B/
items: vLLM v0.26.0 发布后，SGLang部署还值不值得做？共享前缀吞吐领先 29% 的选型与落地指南

vLLM v0.26.0 发布后，SGLang部署还值不值得做？共享前缀吞吐领先 29% 的选型与落地指南
type: item
date: 2026-08-08T13:57:39+08:00
description: 一、vLLM v0.26.0 上线后，SGLang部署的价值坐标变了吗2026 年 7 月 28 日，vLLM 发布 v0.26.0，带来三项重磅更新：NVFP4 模型量化支持、DeepSeek-V4 专用路由算子（官方称 E2E TPOT 降低 2.94%）以及基于对象存储的 KV Cache 分级卸载（fact_1）。一周后的 8 月 5 日，DeepInfra 的 H100 评测显示，SGLang 在共享前缀场景下以 16,215 tokens/s 对 vLLM 的 12,553 tokens/s 领先 29%（fact_2）。这两条消息放在一起，自然让正打算做 SGLang部署的工程师心里打鼓：vLLM 版本更新这么快，SGLang 还值不值得押注？本文不打算做“谁更强”的站队，而是把两条事实放进同一个坐标系：vLLM v0.26.0 压的是单请求路径上的显存与计算，SGLang 的 RadixAttention 压的是跨请求的前缀重复计算。两者作用在不同成本段，因此选型的关键不是版本号新旧，而是你自己的请求分布长什么样。二、拆开那个 29%：RadixAttention 省掉的到底是哪一段计算先看 SGLang 领先 29% 这个数字是怎么来的。DeepInfra 的评测跑在 H100 GPU 上，场景是共享前缀——也就是大量请求带着相同的 system prompt、上下文或检索结果前缀。在这种负载里，SGLang 的 RadixAttention 机制会把前缀的 KV 缓存复用起来，新请求到达时直接跳过已经算过的那部分 prefill，省掉的是跨请求重复的前缀计算量。多轮对话里的历史上下文、RAG 里的固定检索模板、长 system prompt，都是典型的高前缀重复场景。但 29% 不是普适增益。它的出现依赖两个条件：一是前缀在总输入中的占比要高，二是请求之间的前缀重复率要高。如果你的请求彼此独立、前缀很短，或者生成长度远大于输入长度，那么 prefill 本来在单请求时延里就不占大头，RadixAttention 能削掉的部分自然有限，29% 会被显著抹平。所以，看到“29%”先别急着迁移，先量化自己的负载再说。要验证也很简单：在自己的服务里记录请求前缀的重复率，用线上日志统计前 1000 个请求的公共前缀长度占比，就能大致判断这个数字在你环境里的参考价值。三、NVFP4、路由算子与 KV 分级卸载分别压的是哪类成本vLLM v0.26.0 的三项新能力，各自作用的成本环节并不相同。先看 NVFP4 量化：它把权重压到 4-bit 浮点，直接减小权重显存占用和访存带宽压力，让同等显存能装下更大的模型或更大的 batch——这是“单请求路径”上的显存优化。再看 DeepSeek-V4 路由算子：它针对 MoE 架构的稀疏路由做优化，让 token 在专家间的分配更高效，官方口径是 E2E TPOT 降低 2.94%。TPOT 是每个输出 token 的生成时间，压的是 decode 路径上的单请求计算时延。最后是对象存储 KV Cache 分级卸载：当 KV Cache 超出显存时，把一部分卸载到对象存储，把显存压力转移为外部存储的读写和额外网络延迟——这是一项显存换吞吐的策略，但卸载本身会引入延迟成本。这三项都指向“单请求路径”与“显存占用”，与 RadixAttention 的“跨请求前缀复用”不在同一段成本上。因此它们并非互斥关系：你可以在 SGLang 上用 RadixAttention 拿前缀收益，也可以在 vLLM 上用 NVFP4 和 KV 卸载来腾显存。选型的本质是确认你的瓶颈在哪一段。四、按请求分布做选型：一张对照决策表把两类优化放进同一张决策表，别按引擎站队，按负载特征对号入座：负载特征偏向 SGLang（RadixAttention）偏向 vLLM v0.26.0（量化/KV卸载）判断依据多轮对话（长历史上下文）高前缀重复，缓存命中收益大前缀少时优势不明显记录每轮公共前缀占比RAG 场景（固定检索模板）高频共享 prompt/system prompt模板不固定时收益有限统计检索前缀重复概率单轮长生成（输出远长于输入）29% 会被抹平decode 优化与显存腾挪更务实比较输入/输出 token 长度比批量离线（请求相互独立）前缀复用概率低量化与 KV 卸载稳定可控分析请求间前缀相似度显存吃紧的大模型需额外显存做缓存池NVFP4 与 KV 卸载直接减显存看当前显存余量与峰值这张表不是替你做决定，而是告诉你该测什么。每行右侧的“判断依据”就是你要在自己环境里收集的指标。五、SGLang部署实操路径：从启动到前缀缓存与并发调优的顺序如果决策表把你推向 SGLang，下面是一套可复用的 SGLan…