NVIDIA DGX Spark上优化GPT-OSS:释放Spark最大潜力
NVIDIA DGX Spark正式发布一周后,我们与NVIDIA紧密合作,在其上成功部署了GPT-OSS 20B和GPT-OSS 120B模型,支持SGLang框架。性能亮眼:GPT-OSS 20B达到约70 tokens/s,GPT-O
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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
Intel Neural Compressor 团队宣布 AutoRound 与 SGLang 正式合作,支持低比特量化以实现高效 LLM 推理。AutoRound 通过符号梯度优化技术,实现 INT2-INT8 等低比特量化,在 INT2
千里之行,始于足下。今天,RadixArk团队发布了Miles,一个专为大规模MoE训练和生产环境打造的企业级强化学习框架。Miles基于轻量级RL框架slime构建,后者已悄然驱动众多后训练管道和大模型MoE训练(如GLM-4.6)。sl
推测解码(Speculative Decoding)能显著提升LLM推理速度,但传统方法需额外训练低效的草稿模型。Vertex AI采用EAGLE-3创新方案,仅在目标模型内部层添加轻量级草稿头(仅占2-5%模型大小),简化训练并实现2x-
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
本文介绍 Tensor R-Fork(Tensor Remote Fork),一种创新的权重加载方法,利用高效的跨节点设备间互连,从运行中的 SGLang 实例零拷贝加载张量至新实例。该技术带来三大优势:显著加速权重加载(如 Deepsee
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
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
Mini-SGLang是SGLang项目的轻量版推理框架,仅用5k行Python代码,即实现了高性能LLM推理,支持Radix Attention、Chunked Prefill、Overlap Scheduling和Tensor Para
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
SGLang 引入 Encoder-Prefill-Decode (EPD) 解耦架构,将视觉语言模型 (VLMs) 中的视觉编码与语言处理分离,实现视觉编码容量的独立水平扩展,提升资源利用率。该方案兼容现有的 Prefill-Decode
受Kimi K2团队启发,SGLang RL团队成功实现INT4 Quantization-Aware Training (QAT)全流程。通过训练阶段的fake quantization和推理阶段的真实W4A16量化,实现了与BF16全精
Novita AI针对基于SGLang的GLM4-MoE模型开发了一系列生产验证的高效优化策略,涵盖从内核执行到跨节点数据传输的整个推理管道。通过Shared Experts Fusion和Suffix Decoding等技术,在代理编码工