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vLLM 与 SGLang 优化 DeepSeek 内核路线对比
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AI 综述
2026年10月27日，有报道对比了 vLLM 与 SGLang 对同一套 DeepSeek 开源内核采取的两种优化路线。报道称，两者的性能与 DeepInfer 相差均在几个百分点以内。其中，vLLM 判断瓶颈出在专家层，具体做法是把专家分布到更多 GPU 上，以实现负载均衡；SGLang 则专注于减少内存访问量和内核启动次数。报道把二者概括为同一套内核、两种走法：一条从专家分布与负载均衡入手，另一条从内存访问与内核调度开销入手。目前尚无更多细节，例如两条路线在具体硬件、模型规模或不同负载下的表现差异。
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最新进展10月27日 00:37
首篇对比报道称：vLLM 拆分专家做负载均衡，SGLang 降低访存，性能均接近 DeepInfer。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- AGI Hunt同一套 DeepSeek 内核两种优化路线：vLLM 拆专家、SGLang 降访存
vLLM 与 SGLang 对同一套 DeepSeek 开源内核走出两种优化路线，性能与 DeepInfer 相差均在几个百分点以内。vLLM 判断瓶颈在专家层，把专家分布到更多 GPU 上做负载均衡；SGLang 专注减少内存流量与内核启动次数。
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