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• LLM推論サービング2026 — vLLM、SGLang、TensorRT-LLMの比較

  2026年のLLM推論サービングを一目で整理します。prefillとdecodeの性質の違い、continuous batching、paged KVキャッシュといった核心原理から、vLLM、SGLang、TensorRT-LLMの強み弱みの比較と選択ガイド、実際のデプロイ設定まで、開発者の視点で扱います。

  2026-06-26 · 26 分で読めます #llm-serving#vllm#sglang#tensorrt-llm#inference

• LLM サービング & ローカル推論 2026 — vLLM / llama.cpp / MLX / Ollama / LM Studio / SGLang / TGI 徹底比較

  2026 年の LLM サービング・推論フレームワークの地図を描く。データセンター陣営(vLLM・SGLang・TGI・Triton・TensorRT-LLM)、ローカル陣営(llama.cpp・MLX・llamafile・Ollama・LM Studio・GPT4All)、新興陣営(KTransformers・MLC LLM・Modular MAX)、そしてクラウドサービング SaaS(Together・Fireworks・Groq・

  2026-05-16 · 34 分で読めます #llm#model-serving#inference#vllm#llama-cpp

• AI 推論エンジン 2026 完全ガイド - vLLM · SGLang · llama.cpp · TGI · TensorRT-LLM · MLX · mistral.rs · DeepSpeed-MII · Aphrodite 徹底解剖

  2026 年の LLM エンジニアリングはもうモデル選定の問題ではなく、エンジン選定の問題になった。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 — 10 以上のエンジンを PagedAttention・

  2026-05-16 · 26 分で読めます #llm-inference#vllm#sglang#llama-cpp#tgi

• LLM推論サービングフレームワーク比較：TensorRT-LLM vs vLLM vs SGLang プロダクションデプロイ戦略

  LLM推論サービングフレームワーク比較。TensorRT-LLM、vLLM、SGLangのプロダクションデプロイ戦略。

  2026-03-12 · 31 分で読めます #llm#inference#tensorrt-llm#vllm#sglang

• vLLMを超えた新たな王座：SGLangがLLM推論の勢力図を変える5つの理由

  SGLangのRadixAttentionベースKVキャッシュ管理、29%スループット優位のハイパースペシャライズド設計、4000行Python Zero-Overheadスケジューラ、Prefill-Decode Disaggregation、Compressed FSMベース構造化生成まで――vLLMを超えて次世代LLM推論標準として浮上したSGLangの5つの革新を深層分析する。

  2026-03-01 · 48 分で読めます #sglang#llm-inference#vllm#radix-attention#model-serving