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欧美品牌网站设计,辽阳网站建设58,前端开发学习网站,手机网站建设电话SGLang#xff1a;面向大模型服务化的高吞吐推理框架综述 #xff08;基于 2025 年 12 月最新开源进展#xff09; 一、引言 随着 Llama-3-405B、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等千亿级模型密集开源#xff0c;推理端“高并发、低延迟、低成本”成为新的技术瓶颈。SGLang#xff…SGLang面向大模型服务化的高吞吐推理框架综述基于 2025 年 12 月最新开源进展一、引言随着 Llama-3-405B、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等千亿级模型密集开源推理端“高并发、低延迟、低成本”成为新的技术瓶颈。SGLangStructured Generation Language由 UC Berkeley LMSYS 团队于 2024 年发起2025 年形成中美联合开源社区已成为 GitHub 增速最快的推理框架之一星标 2.5 k。其核心定位是“让任意大模型在多硬件、多场景、多用户条件下跑出理论峰值的 90 %”并首次把“结构化生成”作为一等公民引入引擎内部。二、总体架构前端Python DSL OpenAI-Compatible Server开发者用sgl.function装饰器即可把 prompt 写作可复用、可组合、可单元测试的“程序”同时暴露/v1/chat/completions标准接口老业务零成本迁移 。调度器CPU-GPU 协同双循环请求 → Pre-ScheduleRadix 前缀匹配、内存预算→ Compute BatchPrefill/Decode 分离→ SampleGPU→ Post-Schedule缓存回填→ next Schedule全链路异步零拷贝 。运行时模块化后端支持 FlashAttention-3、CUTLASS、CuDNN、昇腾 CANN、AMD ROCm 五条代码路径同一套 Python 调度代码可透明切换硬件 。三、关键技术创新RadixAttention——跨请求 KV-Cache 前缀复用基于 LRU 基数树把“提示词已生成结果”长期驻留显存多轮对话、Agent 工具链、RAG 上下文等典型场景下Cache 命中率 80 %Llama-70B 实测吞吐比 vLLM 高 3.1 倍 。PD 分离Prefill-Decode Disaggregation将计算密集的 Prefill 阶段与内存密集的 Decode 阶段拆池64 k 长文本场景下单卡昇腾 910B 可跑 15 TPSTTFT ≈ 4 sTPOT ≈ 20 msPD 传输 8 ms 。投机采样全家桶社区与美团联合开源 SpecForge基于 Eagle3 做训练后投机万亿 MoE 模型端到端提速 2.18 倍且保持 bit-wise 正确首次实现“训练-推理”一键闭环 。结构化生成Structured Generation在解码阶段实时按正则/JSON Schema 约束输出无需后处理API 调用、函数调用、数据提取场景下首 token 延迟降低 40 %错误率下降 90 % 。多级量化与内存压缩已落地 FP8、W4A8、Block-FP82025 Q4 合入 FP4配合 CPU/NPU 三级缓存可把 200 k 长序列显存占用压缩 55 % 。四、模型与硬件生态Day-0 支持DeepSeek V3/R1、Qwen-Next、Kimi-K2、Llama-3.1-405B、Flux-Image 等稠密 / MoE / 多模态模型 。硬件NVIDIA Hopper、AdaAMD MI300Intel Gaudi-3华为昇腾 910B、310PGoogle TPU v5e生产环境已部署 30 万卡 。五、性能基准Llama-70B 2048 in/128 out、32 并发SGLang 2300 token/svLLM 740 token/sTensorRT-LLM 1100 token/sNVIDIA H100 8-GPU。DeepSeek-V3 在昇腾 910B 单卡PD 分离后 15 TPS相对合池方案提升 5×FP8 量化再提 1.8× 。六、典型应用场景Chatbot Arena日活千万级对话RadixAttention 把平均延迟从 1.8 s 压到 0.6 s。美团搜推SpecForge 线上 ABGPU 成本年省 3000 万元。阿里云 PAI一键镜像 5 分钟拉起 128 k 长文本 API 服务。边缘 AIIntel CPU OpenVINO 后端70B 量化模型在 2×Sapphire Rapids 上跑 10 token/s。七、开放问题与未来方向万卡级弹性PD 池子如何根据潮汐流量秒级扩缩容长序列 1 M稀疏局部注意力与 Radix 树如何协同统一多模态文本-图像-视频-音频共享同一调度器内存池怎么切RL 在线训练SGLang-VeRL 如何把 rollout 延迟压到 30 ms 以内八、结论SGLang 用“RadixAttention PD 分离 投机采样”三把斧把大模型推理从“能跑”推向“跑得又快又省又稳”。在稀疏化、长序列、结构化生成三大趋势下它已成为业界少有的“全栈、跨硬件、零门槛”开源基座。随着 2026 年 FP4、1 M 上下文、多模态统一引擎的落地SGLang 有望继续拉大与同类框架的性能差距成为 LLM 推理的“Linux Kernel”时刻。