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尹良升-SGLang 推理引擎高效的开源部署方案.pdf

上传人: Fl****zo 编号:724338 2025-07-01 34页 2.83MB

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本文主要介绍了SGLang,一个针对大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的高速服务引擎。以下是关键点: 1. **性能表现**:SGLang在开源LLM推理引擎中达到当前最佳性能(SOTA),并在大规模上接近DeepSeek官方博客报告的吞吐量。 2. **设计优势**:SGLang以其优雅、轻量级和可定制的设计受到广泛采用,涵盖学术、大型科技公司及初创公司。 3. **里程碑与功能**: - 2023/12-2024/02:初始动机、结构化LM编程、前缀缓存和受限解码。 - 2024/07:在Llama3上,推理引擎性能领先。 - 2024/12:v0.4发布,首个支持DeepSeek V3的开源实现。 4. **解码优化**:SGLang支持Eagle-2和Eagle-3推测解码,并在Llama 3.1 8B上实现1.6x至2.4x的解码加速。 5. **高效设计与实现**:通过统一负载均衡器、非阻塞KV传输和灵活的API集成,解决了预填充中断和注意力不平衡等问题。 6. **大规模并行支持**:针对密集和稀疏FFN,SGLang优化了扩展性、内存效率和通信开销。 7. **生态系统**:SGLang团队由LMSYS组织孵化,拥有400+贡献者,是AMD默认的推理引擎,并为多家公司提供支持。 核心数据引用: - 在96个GPU上实现了52.3K的in-tok/s和22.3K的out-tok/s。 - JSON解码任务中,SGLang与XGrammar结合比其他开源解决方案快10倍。 - 专家并行负载均衡器(EPLB)显著提高了扩展性下的平衡性。
"SGLang性能如何惊艳?" "SGLang如何优化深度学习部署?" "SGLang生态圈有多强大?"
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