vLLM·SGLang TPU 사용법|TorchTPU 설치 조건·GPU 비용 비교
vLLM과 SGLang을 TPU에서 PyTorch 기반으로 운영하려면 각각의 TorchTPU 백엔드를 확인해야 합니다. Google은 2026년 10월 20일 새 네이티브 PyTorch 백엔드를 발표했습니다. 기존에도 JAX 기반 TPU 지원이 있었으므로, 이번 변경은 ‘TPU 최초 지원’이 아니라 PyTorch에서 추론 환경을 수정하고 디버깅할 수 있는 경로의 확대입니다. 설치 전 핵심 요약 확인 기준: 2026년 10월 21일 vLLM: vllm-torchtpu 플러그인과 공식 호환 조건 확인 SGLang: sglang-torchtpu 의 TPU 전용 이미지·배포 조합 확인 비교 기준: 같은 모델·정밀도·입출력 길이·동시 요청 조건 운영 판단: GPU보다 항상 빠르거나 저렴하다고 단정할 수 없음 목차 vLLM·SGLang·TorchTPU는 무엇인가요? TPU 설치 조건과 호환성 공식 설치 예제로 시작하기 GPU와 성능·비용을 비교하는 방법 실행이 안 되거나 느릴 때 자주 묻는 질문 vLLM·SGLang·TorchTPU는 무엇인가요? AI 모델을 ‘답변을 만드는 두뇌’라고 생각하면, vLLM과 SGLang은 여러 사용자의 질문을 받아 모델이 답하도록 운영하는 추론 엔진 입니다. TPU는 계산을 담당하는 Google의 AI 가속기이며, TorchTPU는 PyTorch 코드를 TPU에서 실행하도록 연결하는 소프트웨어 계층입니다. Google 발표에 따르면 새 백엔드는 각 엔진의 스케줄러·KV 캐시 관리·API 서버 구조를 활용하면서 아래쪽에 TPU 구현을 연결합니다. 따라서 새로운 모델 API를 구매하는 서비스와는 다릅니다. 직접 모델을 운영할 클라우드 환경이 필요합니다. 근거: Google의 vLLM·SGLang TPU 발표 TPU 설치 조건과 호환성 엔진 이름만 같다고 GPU용 설치법을 그대로 적용하지 마세요....