SGLang 两周优化 GLM-5.2:8×B300 上突破 500 TPS
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
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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
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
SGLang RL 团队受 Kimi K2 启发,成功落地 INT4 Quantization-Aware Training (QAT) 端到端方案。通过训练阶段的 fake quantization 与推理阶段 W4A16 真实量化结合,
在智能体强化学习中,rollout并非单次生成,而是多轮模型调用、工具输出与恢复生成的链式过程。Token-In-Token-Out(TITO)原则旨在消除训练与推理间的关键不匹配,确保训练器评估的token序列与推理引擎实际产生和消费的序
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
SGLang最新功能原生支持NVIDIA Model Optimizer量化!这一集成简化了从全精度模型到高性能量化端点的整个优化与部署流程,无需多步工具切换。通过SGLang中的ModelOpt API,只需三步即可完成量化(支持NVFP
小米MiMo-V2-Flash模型总参数达309B,激活参数仅15B,专为最大化解码效率而设计,核心采用滑动窗口注意力(SWA)和多层MTP机制。该模型针对真实服务负载优化,支持不同硬件上吞吐量与延迟的灵活权衡。结合SGLang的Spec
我们兴奋地推出 SGLang 中的 Diffusion Large Language Model (dLLM) 框架设计与实现。通过利用现有的 ChunkedPrefill 机制,该系统实现了无缝集成、无需核心架构变更、继承现有推理优化,并