1. SGLang & TensorRT-LLM 核心技术解析：从学术论文到落地实践
这两者的研发方法论截然不同：SGLang起源于学术界（UC Berkeley），采用\”软硬协同设计\”思路，在前端语言和后端运行时之间形成闭环优化；TensorRT-LLM则发源于工业界（NVIDIA），基于其硬件生态积累，提供极致的软硬件协同优化。
从实测数据看，二者各有千秋。SGLang在高并发场景下展现出优异的扩展能力，在50个并发请求时表现尤为突出。TensorRT-LLM则作为\”NVIDIA 硬件上的性能峰值\”，在A100 GPU上成功将70B参数模型端到端延迟从832ms降低至287ms（降幅65.5%），低并发下单请求吞吐量表现出色，FP8量化下H100可达2500-4000+ tok/s的性能顶级表现。
1.1 SGLang 核心原理
SGLang（结构化生成语言）由UC Berkeley LM-SYS团队开发，针对大模型推理的多轮对话、RAG管道和智能体工作流等场景，进行了极致的上下文复用和资源管理优化。
其架构可分为前端原语和后端运行时两部分，通过四个核心技术引擎实现性能飞跃：
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RadixAttention：智能前缀缓存：自动识别并复用计算过的公共前缀（如系统提示词、历史对话、RAG上下文）。多轮对话场景下，无需重算KV Cache，极大降低首Token延迟（TTFT）。
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分离式架构（PD Disaggregation）：将请求处理分为Prefil
