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• LLM 추론 서빙 2026 — vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 비교

  2026년의 LLM 추론 서빙을 한눈에 정리합니다. prefill과 decode의 성격 차이, continuous batching, paged KV 캐시 같은 핵심 원리부터 vLLM, SGLang, TensorRT-LLM의 강약점 비교와 선택 가이드, 실제 배포 설정까지 개발자 관점에서 다룹니다.

  2026-06-26 · 27 분 읽기 #llm-serving#vllm#sglang#tensorrt-llm#inference

• LLM 서빙 & 로컬 추론 2026 — vLLM / llama.cpp / MLX / Ollama / LM Studio / SGLang / TGI 심층 비교

  2026년 LLM 서빙·추론 프레임워크의 지도를 그린다. 데이터센터 진영(vLLM·SGLang·TGI·Triton·TensorRT-LLM), 로컬 진영(llama.cpp·MLX·llamafile·Ollama·LM Studio·GPT4All), 신생 진영(KTransformers·MLC LLM·Modular MAX), 그리고 클라우드 서빙 SaaS(Together·Fireworks·Groq·C

  2026-05-16 · 37 분 읽기 #llm#model-serving#inference#vllm#llama-cpp

• AI 추론 엔진 2026 완벽 가이드 - vLLM · SGLang · llama.cpp · TGI · TensorRT-LLM · MLX · mistral.rs · DeepSpeed-MII · Aphrodite 심층 분석

  2026년 LLM 추론은 더 이상 모델 선택의 문제가 아니라 엔진 선택의 문제가 됐다. vLLM V1, SGLang 0.4, TensorRT-LLM, TGI 3.x, llama.cpp, MLX-LM, mistral.rs, DeepSpeed-MII, Aphrodite, CTranslate2, ExLlamaV3, OpenVINO, AWS Neuron, Triton — 10개+ 엔진을 PagedA

  2026-05-16 · 31 분 읽기 #llm-inference#vllm#sglang#llama-cpp#tgi

• LLM 추론 서빙 프레임워크 비교: TensorRT-LLM vs vLLM vs SGLang 프로덕션 배포 전략

  LLM 추론 서빙 3대 프레임워크를 비교합니다. TensorRT-LLM의 하드웨어 최적화, vLLM의 PagedAttention과 프로덕션 스택, SGLang의 RadixAttention과 구조화 생성까지 벤치마크 데이터와 배포 코드로 최적의 선택을 안내합니다.

  2026-03-12 · 31 분 읽기 #llm#inference#tensorrt-llm#vllm#sglang

• vLLM을 넘어선 새로운 왕좌: SGLang이 LLM 인퍼런스의 판도를 바꾸는 5가지 이유

  SGLang의 RadixAttention 기반 KV 캐시 관리, 29% 처리량 우위의 하이퍼 스페셜라이즈드 설계, 4000라인 Python Zero-Overhead 스케줄러, Prefill-Decode Disaggregation, Compressed FSM 기반 구조화된 생성까지 — vLLM을 넘어 차세대 LLM 인퍼런스 표준으로 부상한 SGLang의 5가지 혁신을 심층 분석한다.

  2026-03-01 · 52 분 읽기 #sglang#llm-inference#vllm#radix-attention#model-serving