SGLang: LLM 서빙 프레임워크 리뷰

2024년부터 2025년에 이르기까지 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 급격히 확산되면서, 단순한 일회성 질의응답을 넘어선 복잡하고 구조화된 워크플로우의 필요성이 대두되었습니다. LangChain, vLLM과 같은 기존 도구들이 존재하지만, 실제 프로덕션 환경에서 다단계 추론, 병렬 처리, 구조화된 출력을 요구하는 애플리케이션을 구축할 때 여러 제한사항에 부딪히게 됩니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 SGLang은 단순한 서빙 백엔드나 프롬프트 래퍼가 아닌, LLM 워크플로우를 위해 처음부터 설계된 통합 프로그래밍 및 실행 프레임워크입니다. 이번 리뷰에서는 SGLang의 핵심 특징, 기술적 혁신, 그리고 실제 프로덕션 환경에서의 성과를 종합적으로 분석해보겠습니다.

SGLang이 해결하는 핵심 문제

기존 프레임워크의 한계

기존의 LLM 프레임워크들은 대부분 모델을 “블랙박스 API”로 취급합니다. 하나의 프롬프트를 보내고 하나의 응답을 받은 후, 다음 단계를 수동으로 결정해야 하는 방식입니다. 복잡한 로직, 분기 경로, 재사용 가능한 컴포넌트가 필요한 경우 프롬프트들을 수동으로 연결하고 불안정한 문자열 파싱에 의존해야 했습니다.

SGLang의 접근법

SGLang은 이러한 문제를 근본적으로 다른 방식으로 해결합니다:

1. 프로그래머블 로직: LLM 상호작용을 프로그래밍 가능한 로직으로 취급
2. 구조화된 추론: 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 체계적인 추론 구조
3. 통합된 실행 시스템: 프론트엔드 언어와 백엔드 런타임의 완벽한 통합

핵심 기능 및 기술적 혁신

1. 구조화된 프로그래밍 인터페이스

SGLang은 친숙한 Python 문법을 기반으로 하면서도 LLM 전용 빌딩 블록을 제공합니다:

• gen(): 텍스트 스팬 생성
• fork(): 실행을 여러 분기로 분할
• join(): 분기를 다시 병합
• select(): 다중 선택 로직을 위한 옵션 선택

실제 사용 예시: 에세이 평가

@function
def grade_essay(s, essay):
    s += f"Evaluate this essay:\n{essay}\n"
    forks = s.fork(["Clarity", "Creativity", "Evidence"])
    for f, aspect in zip(forks, ["Clarity", "Creativity", "Evidence"]):
        f += f"Rate the {aspect} from 1 to 5: "
        f += gen("score", stop="\n")
    results = s.join(forks)
    return results

@function
def grade_essay(s, essay):
    s += f"Evaluate this essay:\n{essay}\n"
    forks = s.fork(["Clarity", "Creativity", "Evidence"])
    for f, aspect in zip(forks, ["Clarity", "Creativity", "Evidence"]):
        f += f"Rate the {aspect} from 1 to 5: "
        f += gen("score", stop="\n")
    results = s.join(forks)
    return results

이 예시는 명확성, 창의성, 근거의 세 가지 측면에서 에세이를 병렬로 평가하는 구조화된 워크플로우를 보여줍니다.

2. RadixAttention을 통한 지능적 메모리 관리

RadixAttention은 SGLang의 핵심 혁신 중 하나입니다. 기존 시스템들이 각 생성 호출 후 KV 캐시를 버리는 것과 달리, SGLang은 공통 프롬프트 접두사를 radix tree 구조로 저장하여 재사용합니다.

기술적 장점:

• 최대 6배 빠른 처리량: LLaMA, DeepSeek, Mixtral 등의 모델에서 입증
• GPU 효율성 향상: 특히 템플릿화된 프롬프트나 유사한 요청 배치 처리 시
• 비용 효율성: 요청당 비용 대폭 절감

3. FSM 기반 구조화된 출력 보장

SGLang은 압축된 유한 상태 머신(FSM)을 사용하여 출력 형식을 보장합니다. JSON 스키마나 정규 표현식 패턴으로부터 직접 FSM을 컴파일하여 토큰 단위로 생성 과정을 가이드합니다.

핵심 이점:

• 문법적 정확성 보장: 정의된 규칙에 따라 항상 구문적으로 올바른 출력
• 무효 토큰 자동 차단: 모델이 잘못된 토큰을 제안하기 전에 미리 차단
• 빠른 디코딩: 불가능하거나 부정확한 토큰 시퀀스 고려 시간 단축

4. 최적화된 스케줄링 및 로드 밸런싱

SGLang의 백엔드는 “제로 오버헤드” CPU 측 스케줄러를 특징으로 합니다:

• 자동 배치 처리: 유사한 호출을 자동으로 그룹화하여 최대 효율성 달성
• 우선순위 기반 스케줄링: KV 캐시 재사용에서 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 작업 우선 처리
• 테일 레이턴시 최소화: 가장 느린 요청의 완료 시간 단축으로 전체 처리량 향상

5. PyTorch 네이티브 최적화

PyTorch를 기반으로 구축된 SGLang은 최신 PyTorch 기능들을 즉시 활용할 수 있습니다:

• torch.compile(): 고성능 그래프로 컴파일하여 상당한 속도 향상
• TorchAO 지원: FP8, INT4와 같은 양자화 모델 및 희소 추론 지원
• 광범위한 GPU 호환성: NVIDIA, AMD 및 향후 AI 가속기 칩에서 원활한 작동

실제 프로덕션 성과 및 도입 사례

대규모 프로덕션 배포

SGLang은 이론적 연구 단계를 넘어 실제 대규모 프로덕션 환경에서 입증되었습니다:

• 일일 수조 개 토큰 생성: 전 세계적으로 매일 처리되는 토큰 수
• 100만 개 이상의 GPU: 전 세계에 배포된 GPU 수
• 업계 표준: 오픈 소스 LLM 추론 엔진의 사실상 표준으로 자리매김

주요 도입 기업 및 기관

기업 및 플랫폼:

• xAI (Grok): 일론 머스크의 챗봇 플랫폼에서 핵심 로직과 성능을 위해 사용
• DeepSeek: V3 및 R1 모델의 day-one 지원으로 다양한 하드웨어와 클라우드 플랫폼에서 활용
• AMD, NVIDIA, Intel: 하드웨어 공급업체들의 공식 지원
• Microsoft Azure, AWS, Google Cloud: 주요 클라우드 플랫폼에서 지원

교육 기관: MIT, UCLA, 워싱턴 대학교, 스탠포드, UC 버클리, 칭화대학교 등 주요 대학에서 연구 및 교육 목적으로 활용

성능 벤치마크

공개된 벤치마크 결과에 따르면:

• DeepSeek MLA: 7배 빠른 처리 속도
• torch.compile 최적화: 1.5배 성능 향상
• JSON 디코딩: 압축된 FSM으로 3배 빠른 디코딩 속도

경쟁 제품과의 비교

커뮤니티 및 생태계

오픈 소스 생태계

• PyTorch 생태계 공식 멤버: PyTorch 팀의 공식 지원을 받는 프로젝트
• LMSYS 후원: Vicuna와 Chatbot Arena의 혁신자들이 지원
• a16z Open Source AI Grant: 2025년 a16z의 오픈 소스 AI 그랜트 수상

활발한 개발 및 지원

• 개발 미팅: 정기적인 커뮤니티 미팅으로 개발 방향 논의
• Slack 커뮤니티: 활발한 사용자 및 개발자 커뮤니티
• 지속적인 업데이트: 정기적인 릴리스와 성능 개선

한계 및 고려사항

러닝 커브( Learning Curve)

• 새로운 패러다임: 기존 프롬프트 기반 접근 방식에 익숙한 개발자들에게는 러닝 커브 존재
• 개념 이해 필요: fork, join, select와 같은 SGLang 특유의 개념에 대한 이해 필요

하드웨어 요구사항

• GPU 집약적: 대규모 모델 서빙을 위한 상당한 GPU 리소스 필요
• 메모리 요구사항: RadixAttention의 이점을 최대한 활용하기 위한 충분한 메모리 필요

모델 지원 범위

현재 지원되는 모델들:

• 생성 모델: Llama, Gemma, Mistral, Qwen, DeepSeek, LLaVA 등
• 임베딩 모델: e5-mistral, gte, mcdse
• 보상 모델: Skywork

새로운 모델 통합을 위해서는 추가 개발 작업이 필요할 수 있습니다.

결론 및 권장사항

SGLang을 선택해야 하는 경우

다음과 같은 요구사항이 있는 프로젝트에 SGLang을 강력히 권장합니다:

1. 복잡한 다단계 워크플로우: 단순한 질의응답을 넘어선 복잡한 추론 과정 필요
2. 구조화된 출력: JSON, XML 등 정확한 형식의 출력이 중요한 애플리케이션
3. 대규모 프로덕션 환경: 높은 처리량과 낮은 지연시간이 요구되는 서비스
4. 병렬 처리: 여러 작업을 동시에 수행해야 하는 복잡한 AI 에이전트

미래 전망

SGLang은 LLM 서빙 분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 특히 다음과 같은 트렌드가 예상됩니다:

• 업계 표준화: 더 많은 기업들이 SGLang을 도입하여 사실상의 업계 표준으로 자리잡을 것
• 생태계 확장: PyTorch 생태계의 일부로서 더 많은 도구와 라이브러리와의 통합
• 성능 최적화: 지속적인 하드웨어 발전과 함께 더욱 향상된 성능 제공

최종 평가

SGLang은 단순한 도구를 넘어 LLM 애플리케이션 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다. RadixAttention, FSM 기반 구조화된 출력, 지능적 스케줄링 등의 기술적 혁신과 더불어 실제 대규모 프로덕션 환경에서의 입증된 성과는 SGLang이 차세대 LLM 서빙 프레임워크의 선두주자임을 보여줍니다. 추가로 지난 8월6일 openAI가 공개한 gpt-oss도 지원된다고 공지했습니다. 새로운 LLM에 대한 지원을 지속적으로 확대해 나가는 분위기입니다.

기존 도구들의 한계에 부딪혔거나 더욱 정교하고 효율적인 LLM 워크플로우를 구축하고자 하는 개발자와 팀에게 SGLang은 새로운 대안이 될 수 있을 것 같습니다..

참고 자료:

• SGLang 공식 GitHub
• SGLang 문서
• HuggingFace 블로그: Why SGLang is a Game-Changer for LLM Workflows
• PyTorch 블로그: SGLang Joins PyTorch Ecosystem