AMD MI355X 借 SGLang 与 MoRI 实现 TCO 领先
SGLang 与 AMD 团队合作,通过 MoRI 通信库在 AMD Instinct MI355X GPU 上实现大规模 DeepSeek-R1 推理的竞争性 TCO。在 129 tok/s/user 交互性下,MI355X 每百万 to
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Intel与SGLang团队合作,通过Dynamo和SGLang实现了异构Encode-Prefill-Decode(EPD)解耦方案,用于视觉语言模型(VLM)服务优化。方案将视觉编码任务卸载至CPU(尤其是头节点CPU),利用Intel
SGLang 与 Miles 宣布对 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 实现 Day-0 支持。该模型专为长时程自主代理设计,采用混合 Transformer-Mamba MoE 架构,参数规模达 550B(激活 55B),上
Modal、Z Lab与SGLang团队联合发布DFlash推测解码模型,搭配SGLang Spec V2引擎,在Qwen 3.5 397B-A17B模型上实现SOTA推理延迟。HumanEval数据集并发1场景下,吞吐量较基线提升4.3倍
本文介绍 SGLang 中针对 DeepEP MoE 推理的两种调度时负载均衡方案:Waterfill 和 LPLB。Waterfill 通过将共享专家动态分配给负载较低的 rank,在 DeepSeek-V3/R1 类工作负载下吞吐提升
SGLang团队携多项活动亮相NVIDIA GTC 2026,包括主旨演讲展示、开源AI专题讨论、动手训练实验室,以及Happy Hour和200人规模的LinkedIn联办Meetup。短短三天,五场盛会,聚焦LLM生态核心,汇聚Open
为高效服务大规模 Mixture-of-Experts (MoE) 模型,宽 Expert Parallelism (EP) 策略已成为必需,但其可靠性瓶颈突出:单一硬件故障可能导致整个实例崩溃,重启需数分钟。为此,SGLang 集成 El
SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3 Super,这是 Nemotron 3 系列领先的开源模型,专为多代理协作设计。Nemotron 3 Super 采用 120B 参数混合 MoE 架构,每前向传播仅
SGLang团队与NVIDIA紧密合作,在多代GPU上为大规模MoE推理模型部署带来阶跃式性能提升。继Blackwell B200对比Hopper H200实现4倍加速后,现扩展至Blackwell Ultra的GB300 NVL72,在I
Blackwell家族最新成员GB300 NVL72成为长上下文LLM推理最强平台。本文分享优化DeepSeek R1-NVFP4在128K/8K ISL/OSL长上下文服务上的最新进展,采用prefill–decode disaggreg
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
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