SGLang：每天处理万亿 token 的 LLM 推理引擎

文章目录SGLang每天处理万亿 token 的 LLM 推理引擎速度是核心优势硬件和模型覆盖面不止是推理SGLang每天处理万亿 token 的 LLM 推理引擎大语言模型的推理速度一直是工程团队头疼的问题。模型越来越强部署成本居高不下。SGLang 瞄准的就是这件事。它是一个高性能的 LLM 和 multimodal 模型推理框架目前在 GitHub 上已经收获了 2.8 万 Star。速度是核心优势跑过大模型的人都知道同样的模型用不同推理框架跑吞吐量能差好几倍。SGLang 用了一套叫 RadixAttention 的技术做前缀缓存加上零开销 CPU 调度器、prefill-decode 分离、投机解码这些优化手段把推理效率提升了几个档次。结构化输出、连续批处理、分页注意力、量化这些特性也都内置支持。这套方案的效果很直接。目前 SGLang 已经在全球超过 40 万张 GPU 上部署每天处理的 token 量达到万亿级别。xAI、AMD、NVIDIA、Intel、LinkedIn、Cursor 这些公司都在生产环境中使用。硬件和模型覆盖面SGLang 的硬件支持范围相当广。NVIDIA 的 GB200、H100、A100AMD 的 MI300Intel 的 Xeon CPUGoogle 的 TPU华为的昇腾 NPU主流的加速硬件基本都覆盖了。不管你是用单卡跑小模型还是用大规模集群跑千亿参数模型都能用。模型方面Llama、Qwen、DeepSeek、GLM、Gemma、Mistral 这些主流语言模型都支持。也能跑 embedding 模型和 reward 模型。兼容 Hugging Face 模型和 OpenAI API 格式从其他框架迁移过来不需要改太多代码。不止是推理SGLang 还有一个重要定位就是作为强化学习后训练的 rollout 后端。AReaL、Miles、verl 这些主流训练框架都基于它做模型训练。很多前沿模型的训练过程里都有 SGLang 的身影。项目由 LMSYS 组织托管代码完全开源。从 2024 年 1 月发布至今社区迭代很快也获得了 a16z 的开源 AI 资助。如果你正在做大模型部署或训练SGLang 值得关注。官方文档和快速入门指南都很完善上手门槛不高。注。官方文档和快速入门指南都很完善上手门槛不高。