释放计算潜能:Qwen3与Qwen3-VL在AMD MI300X上的极致延迟优化
阿里云Qwen团队与AMD AI框架团队携手,在AMD Instinct™ MI300X系列GPU上基于SGLang框架,对Qwen3-235B和Qwen3-VL-235B实现极端延迟优化。Qwen3-235B相比基线,TTFT提升1.67
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LMSYS Org 在 AAAI 2025 大会上发布了 Chatbot Arena 的最新基准测试结果。该基准采用 Elo Rating 系统,通过海量用户投票评估了众多大语言模型的表现。Claude 3.5 Sonnet 以 1300+
MLCommons 近日公布 MLPerf Auto v0.5 基准测试结果,这是针对自动化机器学习(AutoML)的最新标准。LMSYS Org 凭借创新方法脱颖而出,使用 Chatbot Arena 的 Elo Rating 作为核心质
DeepSeek Inference 5.1 是DeepSeek最新发布的推理引擎,在 MLCommons 推理基准中表现出色。该版本针对大模型高效推理进行了优化,支持 SGLang 等框架,显著提升了吞吐量和延迟性能。测试数据显示,在 L
MLCommons与LMSYS Org合作推出ISO-AUS基准测试,这是首个针对AI模型隔离推理优化的标准化框架。ISO-AUS聚焦于高负载下的模型隔离性能、资源利用率和延迟控制,涵盖从边缘设备到云端服务器的多种场景。测试结果显示,领先模
KTransformers项目为Mixture-of-Experts(MoE)模型的CPU/GPU混合推理提供了一系列优化,显著提升了计算效率。通过引入AMX优化的CPU内核和高效的设备协调机制,KTransformers解决了传统混合推理
SGLang推出高度优化的Pipeline Parallelism(PP)实现,专为超长上下文推理设计。通过集成Chunked Pipeline Parallelism、Asynchronous P2P Communication和Dyna
随着前沿大语言模型(LLM)规模不断扩大,对 GPU 计算力和内存带宽的需求激增。GPU 厂商和模型开发者正转向低精度浮点格式,其中 FP4(4 位浮点)量化备受关注,例如 FP4 量化的 Llama 3.3 70B 模型体积缩小 3.5
本文介绍SGLang团队在实现确定性推理方面的努力,以及与slime团队合作推动可重现RL训练的进展。基于Thinking Machines Lab的batch-invariant算子,SGLang实现了完全确定性推理,同时兼容chunke
GB200 NVL72作为深度学习最强硬件之一,本文分享SGLang团队在上篇博客基础上,对DeepSeek V3/R1推理性能的进一步优化,包括FP8 attention、NVFP4 MoE、大规模专家并行(EP)、预填充-解码分离等技术
部署大规模Mixture-of-Experts(MoE)模型如DeepSeek-R1需要在延迟、吞吐量和成本间取得平衡,尤其在H20 GPU这种内存带宽高但计算能力相对较低的硬件上。本文分享了硬件感知部署策略及系统/内核级优化,包括单节点T
本文介绍我们在SGLang中支持全新服务范式PD-Multiplexing的初步成果,该范式旨在提升LLM服务的goodput。通过NVIDIA新功能GreenContext,实现同一进程内GPU资源的轻量级细粒度分区,支持prefill和
SGLang 团队宣布即日(Day 0)支持 DeepSeek-V3.2 模型。该模型基于 DeepSeek-V3.1-Terminus,通过持续训练引入 DeepSeek Sparse Attention (DSA),一种由 Lightn
NVIDIA DGX Spark 是一款紧凑型一体机,将超级计算级性能带入桌面工作站。通过 NVIDIA 早期访问计划,我们深入测试了这款设备。它搭载 GB10 Grace Blackwell Superchip,提供 128 GB 统一内
SGLang 和 NVIDIA 团队紧密合作,针对 NVIDIA Blackwell 架构优化推理性能,利用 FP8 attention、NVFP4 MoE 和 PD-Disaggregated Expert Parallelism 等特性
NVIDIA DGX Spark正式发布一周后,我们与NVIDIA紧密合作,在其上成功部署了GPT-OSS 20B和GPT-OSS 120B模型,支持SGLang框架。性能亮眼:GPT-OSS 20B达到约70 tokens/s,GPT-O
SGLang宣布首日支持MiniMax全新旗舰模型M2,这是一款紧凑、高速且成本效益高的MoE模型,总参数2300亿、活跃参数仅100亿,专为编码和代理任务打造顶级性能,同时保持强大通用智能。尽管高效注意力机制理论诱人,MiniMax团队在
Intel Neural Compressor 团队宣布 AutoRound 与 SGLang 正式合作,支持低比特量化以实现高效 LLM 推理。AutoRound 通过符号梯度优化技术,实现 INT2-INT8 等低比特量化,在 INT2
千里之行,始于足下。今天,RadixArk团队发布了Miles,一个专为大规模MoE训练和生产环境打造的企业级强化学习框架。Miles基于轻量级RL框架slime构建,后者已悄然驱动众多后训练管道和大模型MoE训练(如GLM-4.6)。sl
推测解码(Speculative Decoding)能显著提升LLM推理速度,但传统方法需额外训练低效的草稿模型。Vertex AI采用EAGLE-3创新方案,仅在目标模型内部层添加轻量级草稿头(仅占2-5%模型大小),简化训练并实现2x-