1. 引言：大模型推理优化的新战场1.1 背景与动机大模型推理成本与延迟的挑战传统推理框架的瓶颈vLLM 与 SGLang 的诞生背景与定位差异1.2 文章目标与评测范围性能指标定义（吞吐量、延迟、内存效率）评测环境与基准设定目标读者群体2. 框架架构深度解析2.1 vLLM 核心架构PagedAttention 原理与实现连续批处理（Continuous Batching）机制内存管理策略与 KV Cache 优化分布式推理支持2.2 SGLang 核心架构RadixAttention 设计与优势基于 Radix Tree 的 KV Cache 复用运行时系统与调度策略对复杂提示（提示工程）的原生支持2.3 架构对比总结设计哲学差异：通用性 vs 提示工程优化内存管理策略对比调度机制异同3. 性能评测方法论3.1 评测环境配置硬件规格（GPU型号、内存、网络）软件栈（CUDA版本、Python版本、依赖库）基准模型选择（Llama、Mistral、Qwen等）/ vLLM vs SGLang：大模型推理框架性能深度横评与实战选型指南
1. 引言：大模型推理优化的新战场1.1 背景与动机大模型推理成本与延迟的挑战传统推理框架的瓶颈vLLM 与 SGLang 的诞生背景与定位差异1.2 文章目标与评测范围性能指标定义（吞吐量、延迟、内存效率）评测环境与基准设定目标读者群体2. 框架架构深度解析2.1 vLLM 核心架构PagedAttention 原理与实现连续批处理（Continuous Batching）机制内存管理策略与 KV Cache 优化分布式推理支持2.2 SGLang 核心架构RadixAttention 设计与优势基于 Radix Tree 的 KV Cache 复用运行时系统与调度策略对复杂提示（提示工程）的原生支持2.3 架构对比总结设计哲学差异：通用性 vs 提示工程优化内存管理策略对比调度机制异同3. 性能评测方法论3.1 评测环境配置硬件规格（GPU型号、内存、网络）软件栈（CUDA版本、Python版本、依赖库）基准模型选择（Llama、Mistral、Qwen等）/