MiniMax-H3 在 8×H200 上实现 1.95 倍无损加速,最高达 6.24 倍
SGLang Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行了全面基准测试。通过固定提示、种子、分辨率和去噪步数,SGLang 的无损路径比 Diffusers 快 1.85–1.95 倍。
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本文深入解析 Infer-forge 工程系统,围绕 SGLang 构建可复现的推理优化框架。通过 MonoRepo 统一跨仓库工作空间、Harness 提供执行保障、Task Loop 维持长期任务连贯性,以及 Task Graph 协调
Meta Superintelligence Labs 与 SGLang 团队合作,为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 带来 Day-0 支持。该模型具备 128k+ 上下文窗口,专为本地 Agentic 工作流设计。SG
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SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供零日支持。该模型采用 30B 参数混合专家架构,仅激活 3B 参数,专为高吞吐量代理任务设计,支持最长 1M 上下文长度。模型支持多令牌预测、DFlash
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本文深入探讨 SGLang 在 CUDA Graph 上的创新实践。通过重构 Runner/Backend 架构,SGLang 实现了 Breakable CUDA Graph(BCG)等高效策略,在不牺牲兼容性、启动时间和内存的前提下,最
Miles v0.1是前沿后训练的全栈生产就绪系统,继承slime设计理念,围绕“验证、干净、可定制”原则优化RL训练循环每个阶段。系统支持SGLang驱动的异步Rollout、TITO会话服务器、R3路由重放及低精度训练等特性,实现准确、
SpecForge v0.3.0 发布重大更新,将目标模型推理与草稿模型训练完全分离,支持在线、离线及解耦工作流,兼容 EAGLE3、DFlash、Domino 等多种算法。新架构通过 Mooncake 传输特征,SGLang 捕获目标特征
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SGLang 与 Miles 携手 Moonshot AI 和 NVIDIA,为 2.8 万亿参数的 Kimi K3 模型提供 Day-0 支持。该混合架构融合 KDA 线性注意力与 MLA,带来全新内存管理、统一内存池及 DSpark 推
RadixArk 与 Google Cloud 达成合作,将 SGLang 推理框架引入 TPU 平台,为开发者提供硬件选择的灵活性。SGLang 已获超 3 万 GitHub 星标,支持 Gemma、Qwen 等主流模型及 Wan、Flu
量化已成为高吞吐 LLM 服务不可或缺的核心技术。随着检查点格式、模型架构和硬件后端数量激增,量化栈维护难度不断上升。本文详细解析 SGLang 团队与 Ascend 团队提出的架构重构方案,将检查点解析、参数注册、权重加载、后处理与内核执
随着长上下文、Agent 和推荐类 LLM 工作负载增长,Prefix caching 的瓶颈正从命中率转向 KV Cache 搬运带宽。Netpreme X-Mem™ 为 SGLang HiCache 增加高带宽专用 KV 内存层,在前缀
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AMD与Miles团队宣布,DeepSeek-V4 Flash RL已在搭载ROCm的AMD Instinct MI355X GPU上跑通。团队解决了SGLang与Megatron策略对齐、量化权重在线更新和多节点并行稳定性等关键问题,并通
SGLang Team 披露了 GLM-5.2-NVFP4 在 Blackwell B300 上的两周优化成果:通过 Spec V2、IndexShare MTP、TopK-V2、Indexer Prologue Fusion 与 BF16
SGLang、Miles 与 Thinking Machines Lab 合作,为 975B 参数多模态模型 Inkling 提供 Day-0 支持。新版本围绕 ShortConv、相对位置注意力和 shared-expert sink M
SGLang 团队总结了智能体在高性能推理框架开发中的初步实践:将 CUDA 调试、性能分析、扩散模型接入、基准测试、生产事故复盘等流程沉淀为可执行的 SKILL.md、脚本和评审闭环,让 Agent 不再只写代码,而是按工程协议持续收集证
Novita AI 基于 SGLang 为 GLM4-MoE 模型开发了一套经过生产验证的高影响力优化方案。通过端到端性能优化策略,涵盖从内核执行效率到跨节点数据传输调度等全流程瓶颈,集成 Shared Experts Fusion 与 S