HyperAccel Tech Blog · 2025. 11. 29.
SGLang paper review
AI 엔지니어링 브리핑
SGLang은 복잡한 AI 작업을 파이썬처럼 구조화해 작성하고, 반복 계산과 불필요한 토큰 생성을 줄여 에이전트형 언어 모델 프로그램을 빠르게 실행하도록 돕는 방법이다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 기존 언어 모델 실행 방식은 결과를 미리 예측하기 어렵고, 여러 단계의 작업에서 KV 캐시를 충분히 재사용하지 못하며, JSON처럼 형식이 정해진 출력도 토큰을 하나씩 생성해 비효율적이었다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: SGLang DSL로 조건 분기와 병렬 판단을 간단히 표현하고, RadixAttention은 공통된 프롬프트의 KV 캐시를 트리 형태로 저장·재사용하며, 압축된 유한 상태 기계는 이미 정해진 형식의 문자열을 한꺼번에 처리해 불필요한 생성을 줄인다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 캐시 적중률과 요청 순서에 따라 성능이 달라지므로 LRU 제거와 캐시 재사용을 고려한 요청 스케줄링이 중요하며, SGLang은 모든 상황보다 반복적인 프롬프트와 출력 제약이 많은 에이전트형 작업에 특히 적합하다.
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