追逐Batch-1极限:Ling-3.0-flash在Blackwell上的推测解码优化
本文深入分析Ling-3.0-flash混合注意力MoE模型在4张NVIDIA Blackwell GPU上的Batch-1解码优化。通过NEXTN和DSpark两条推测解码路径,单请求吞吐从288 tok/s提升至606 tok/s,均值
本文深入分析Ling-3.0-flash混合注意力MoE模型在4张NVIDIA Blackwell GPU上的Batch-1解码优化。通过NEXTN和DSpark两条推测解码路径,单请求吞吐从288 tok/s提升至606 tok/s,均值
Qwen团队开源Qwen3.8-Flash-Next,这是一款多模态MoE模型,也是Qwen4架构的早期预览。SGLang与Qwen、NVIDIA及AMD团队合作,提供Day-0支持。该模型采用Gated DeltaNet与Qwen Spa
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
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
随着大型语言模型(LLM)开发日益采用稀疏计算,评估训练性能的基准也需跟上步伐。MLPerf Training v6.0新增基于DeepSeek-V3的预训练基准,这是一个拥有671B总参数的Mixture-of-Experts(MoE)架
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
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
我们实现了RL中全FP8采样和训练流程。实验显示,对于MoE模型,使用BF16训练结合FP8 rollout时,模型越大,训练-推理不一致性越严重。相比之下,统一FP8用于训练和rollout,能有效消除量化误差导致的训练-推理不一致,提升
SGLang 快速集成 NVIDIA 最新发布的 Nemotron 3 Nano 模型,该模型采用混合 Transformer-Mamba 架构与 MoE 设计,总参数 30B、激活参数仅 3.6B,支持 1M 上下文长度。在 NVFP4