SGL-Diffusion中AR+DiT全栈性能优化
本文深入剖析了SGL-Diffusion中AR+DiT混合生成框架的性能瓶颈,并通过三阶段优化实现显著加速。采用SRT替换HF后端,解耦AR与DiT并行策略,结合动态批处理与早返回机制,大幅提升硬件利用率。实验数据显示,单卡端到端延迟降低4
本文深入剖析了SGL-Diffusion中AR+DiT混合生成框架的性能瓶颈,并通过三阶段优化实现显著加速。采用SRT替换HF后端,解耦AR与DiT并行策略,结合动态批处理与早返回机制,大幅提升硬件利用率。实验数据显示,单卡端到端延迟降低4
继两月进展更新后,SGLang-Diffusion团队深入剖析了多项高级优化,使其成为可靠的生产级视频生成框架。这些优化聚焦可扩展性、效率与稳定性,针对扩散模型大规模部署的关键瓶颈。核心改进包括:从帧级到Token级SP-Sharding减
SGLang Diffusion 将 SGLang 的顶尖性能扩展至扩散模型的图像和视频生成,支持主流开源模型如 Wan、Hunyuan、Qwen-Image、Qwen-Image-Edit 和 Flux。通过 OpenAI 兼容 API、