作者：昇腾实战派

背景概述

随着大型语言模型和视觉语言模型的广泛应用，高效推理框架成为支撑实际部署的关键。传统推理引擎在应对高并发、多模态和复杂交互场景时，常面临计算冗余、内存瓶颈和调度开销等挑战。SGLang作为一种新兴的推理框架，通过协同设计后端运行时与前端语言，致力于提升交互速度与控制灵活性，为开发者提供更高效的模型服务能力。本文将从核心特性、性能优化及对比分析等角度，系统介绍SGLang的技术架构与应用实践。

SGLang核心特性

SGLang 是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架。它通过共同设计后端运行时和前端语言，使你与模型的交互更快、更可控。其核心功能包括：

• ​快速后端运行时​: 提供高效的服务，包括 RadixAttention 用于前缀缓存、跳跃式约束解码、连续批处理、令牌注意力（分页注意力）、张量并行、FlashInfer 内核、分块预填充和量化（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）。
• ​灵活的前端语言​: 提供直观的界面用于编程 LLM 应用程序，包括链式生成调用、高级提示、控制流、多模态输入、并行性和外部交互。
• ​广泛的模型支持​: 支持各种生成模型（Llama 3、Gemma 2、Mistral、QWen、DeepSeek、LLaVA 等）和嵌入模型（e5-mistral），并易于扩展以集成新模型。
• ​活跃的社区​: SGLang 是开源的，并由一个活跃的社区支持，并在行业中得到应用。

SGLang的发展

参考：当开源创新遇上推理革命：SGLang如何炼就DeepSeek最强开源推理引擎？|推理|内存_新浪科技_新浪网

deepseek模型优化和架构适配

一、MLA 解码计算效率问题

1. 问题
   • DeepSeek V2 的 Multi-head Latent Attention（MLA）架构在解码过程中存在冗余计算，导致计算负载高、延迟大。
   • MLA 解码核设计仅保留一个 KV 头，导致对 KV Cache 的内存访问频繁，成为性能瓶颈。
2. 解决方法
   • ​权重重排优化​：使用权重吸收技术重新排列计算步骤，平衡计算与内存访问负载。
   • ​Triton 解码核优化​：开发 Triton 内核，在同一计算块内并行处理多个 query 头，减少 KV Cache 访问次数。
   • ​FP8 量化推理​：结合 W8A8 FP8、KV Cache FP8 量化技术，开发定制 FP8 批量矩阵乘法（BMM）算子。
   • ​编译优化​：兼容 CUDA Graph 和 Torch.compile，降低小批量推理时的调度开销。
3. 效果
   • ​计算量降低​：解码过程中的冗余计算显著减少，提升计算效率。
   • ​内存访问优化​：KV Cache 访问次数减少，解码延迟降低。
   • ​吞吐率提升​：DeepSeek 系列模型的输出吞吐率最高提升 7 倍。

二、高并发场景下的内存与吞吐量问题

1. 问题
   • 传统注意力机制在处理高并发请求（如 prefill、decode 混合场景）时，KV Cache 重复存储导致内存浪费，吞吐量受限。
2. 解决方法
   • ​**数据并行注意力（DP Attention）**​：将不同类型的 batch（prefill、decode、extend、idle）分配给独立数据并行单元处理，仅在 MoE 层前后同步。
   • ​命令行启用​：用户可通过--enable-dp-attention参数一键启用该优化。
3. 效果
   • ​内存优化​：KV Cache 重复存储减少，内存利用率显著提升。
   • ​吞吐量提升​：支持更大批量请求的并行处理，特别适合高 QPS（Queries Per Second）场景。

三、单节点内存瓶颈问题

1. 问题
   • 超大规模模型（如 DeepSeek V3）参数量超过单节点 GPU 内存容量，无法完整部署。
2. 解决方法
   • ​**多节点张量并行（MTP）**​：将模型参数跨多个 GPU 或节点进行分区部署，通过张量并行技术协同计算。
   • ​灵活配置​：支持集群环境下的动态节点扩展，适应不同资源规模。
3. 效果
   • ​突破内存限制​：支持超大规模模型在多节点集群上高效推理。
   • ​资源利用率优化​：避免单节点内存不足导致的计算资源浪费。

四、精度与计算效率平衡问题

1. 问题
   • 传统量化方法（如 INT8）在降低精度的同时可能影响模型性能，而 FP16/FP32 计算开销大。
2. 解决方法
   • ​块级 FP8 量化​：
     • ​激活值量化​：采用 E4M3 格式，对每个 token 内 128 通道子向量在线 casting 并动态缩放。
     • ​权重量化​：以 128×128 块为单位处理，捕捉权重分布特性。
   • ​默认启用​：DeepSeek V3 模型默认集成该量化方案。
3. 效果
   • ​计算效率提升​：FP8 计算比 FP16/FP32 更高效，降低计算成本。
   • ​精度保障​：通过细粒度量化和动态缩放，在保持模型精度的同时实现高效推理。

调度器效能革命

一、传统推理引擎中 CPU 开销过高问题

1. 问题
   • 传统推理引擎中，CPU 需承担批调度、内存分配、前缀匹配等任务，导致高达 50% 的时间消耗在 CPU 开销上，GPU 因等待 CPU 调度而频繁闲置，整体推理性能受限。
2. 解决方法
   • ​CPU 与 GPU 计算重叠执行​：批调度器提前一批次运行，在 GPU 处理当前任务时，同步准备下一批次的元数据（如 radix cache 匹配信息）。
   • ​隐藏调度开销​：通过预调度机制，将 CPU 的调度工作（如前缀匹配、批分配）与 GPU 计算并行化，避免 GPU 等待。
3. 效果
   • ​GPU 利用率提升​：Nsight profiling 测试显示，连续五个解码批次中 GPU 全程高负载，无空闲时段（基于 Triton attention 后端）。
   • ​性能显著提升​：在 batch size 较大场景下，相比上一版本推理效率明显提高，尤其在小模型和大规模张量并行场景中优化效果突出。
   • ​零配置启用​：该技术默认集成于 SGLang v0.4，用户无需额外参数配置即可享受性能优化。

多模态：视觉语言协同加速

一、多模态数据处理效率与兼容性问题

1. 问题
   • 传统推理方案难以同时高效处理单图像、多图像及视频等多模态任务，且不同模态数据的协同处理能力不足，API 接口不统一导致开发复杂度高。
2. 解决方法
   • ​多模态技术深度集成​：与国内外顶尖团队合作，将视觉处理（如图像、视频分析）与语言模型推理能力无缝整合至 SGLang 框架。
   • ​统一兼容的视觉 API​：提供 OpenAI 兼容接口，支持纯文本、文本 - 图像 - 视频混合输入，无需额外开发即可处理多模态数据。
   • ​高效 Runtime 调度​：通过 SGLang Runtime 的轻量化设计和调度优化，实现多类型数据的并行处理。
3. 效果
   • ​性能显著提升​：在 VideoDetailDescriptions 和 LLaVA-in-the-wild 数据集上，多模态模型推理性能较 HuggingFace/transformers 原始实现最高提升 4.5 倍。
   • ​多场景覆盖​：支持单图像、多图像及视频任务，在三大计算机视觉场景中实现先进性能。
   • ​开发便捷性​：用户可通过统一 API 调用多模态推理功能，降低应用开发成本。

二、多模态模型扩展与兼容性问题

1. 问题
   • 传统框架对多模态模型（如 cosmos 世界模型、流式模型）的支持滞后，难以快速适配新型号。
2. 解决方法
   • ​开放开发者生态​：邀请开发者重构代码，扩展对 cosmos 世界模型、-o 流式模型等新型多模态模型的支持。
   • ​交互式输入优化​：针对文本、图像、视频的交互式输入场景，优化模型推理流程。
3. 效果
   • ​模型兼容性增强​：已实现对主流多模态模型的支持，并持续扩展新型号适配能力。
   • ​应用场景拓展​：为复杂多模态应用（如交互式视频分析、图文协同理解）提供技术保障。

X-Grammar：结构化生成的范式重构

一、传统约束解码的上下文依赖处理低效问题

1. 问题
   • 传统约束解码在处理复杂语法时，上下文依赖导致大量冗余 token 计算，状态切换开销大，解码效率低。
2. 解决方法
   • ​上下文信息检测增强​：XGrammar 为每条语法规则添加额外上下文信息检测，提前识别规则隐含的语义信息，减少依赖 token 数量。
3. 效果
   • 解码过程中不必要的状态切换开销降低，复杂语法处理效率显著提升。

二、多路径执行状态管理复杂问题

1. 问题
   • 多条扩展路径产生的执行状态难以高效管理，拆分与合并操作易导致数据结构不稳定，影响解码流畅性。
2. 解决方法
   • ​树结构持久化执行栈​：采用树状数据结构管理执行状态，支持多执行栈高效维护，确保拆分合并操作的稳定性。
3. 效果
   • 多路径解码状态管理效率提升，解码流程保持流畅，支持复杂结构化生成。

三、下推自动机结构冗余问题

1. 问题
   • 传统下推自动机存在冗余状态节点，语法规则匹配与转换速度慢，制约解码效率。
2. 解决方法
   • ​自动机节点精简优化​：借鉴编译器内联优化和等价状态合并技术，减少自动机中不必要的状态节点。
3. 效果
   • 语法规则匹配与转换速度显著提升，解码效率进一步提高。

四、语法编译过程串行化效率问题

1. 问题
   • 语法编译过程采用串行化处理，无法充分利用多核 CPU 计算能力，编译时间长。
2. 解决方法
   • ​编译任务并行化​：将语法规则编译任务分配至多个 CPU 核心同时执行，实现并行化处理。
3. 效果
   • 语法编译时间大幅缩短，为多任务解析奠定高效基础。

Cache-Aware Load Balancer：智能路由的架构突破

一、传统负载均衡的服务开销过高问题

1. 问题
   • 传统推理系统的负载均衡器多采用 Python 开发，服务开销大，难以满足大模型高并发推理的效率需求。
2. 解决方法
   • ​Rust 重构负载均衡器​：使用 Rust 语言重写负载均衡器，利用其高性能、低内存开销的特性减少 Service Overhead。
3. 效果
   • 相比 Python 实现，服务开销显著降低，为高并发推理提供高效底层支持。

二、负载均衡策略不智能导致的吞吐量瓶颈问题

1. 问题
   • 传统轮询调度方式不考虑节点缓存状态，导致 KV 缓存命中率低、吞吐量不足，尤其在多节点场景下性能衰减明显。
2. 解决方法
   • ​基于字符级前缀匹配的智能路由​：
     • 采用 Radix Tree 实现无需 Tokenization 的前缀匹配，直接基于字符级输入快速路由请求。
     • 动态评估各节点的前缀 KV 缓存命中率，优先将请求分配至命中率高的节点。
3. 效果
   • ​吞吐量提升​：实际测试中吞吐量最高提升近 2 倍。
   • ​缓存命中率优化​：缓存命中率较传统方式提升近 4 倍，节点数量越多优势越明显。

三、缓存资源管理低效导致的内存膨胀问题

1. 问题
   • 多节点缓存资源缺乏有效管理，低频访问的缓存数据占用内存，导致树结构效率下降。
2. 解决方法
   • ​懒更新 LRU 淘汰策略​：
     • 对 Radix Tree 中访问频率低的叶子节点定期清理，采用懒更新机制避免实时删除开销。
     • 动态维护树结构，防止内存过度膨胀。
3. 效果
   • 内存使用效率优化，缓存性能保持稳定，避免因缓存膨胀导致的推理延迟。

四、分布式部署中动态扩缩容效率问题

1. 问题
   • 传统负载均衡器难以支持集群节点的快速扩缩容，影响大规模服务的弹性伸缩能力。
2. 解决方法
   • ​HTTP 接口秒级动态扩缩容​：通过 HTTP 接口实现集群节点的实时增减，负载均衡器自动重新分配路由策略。
3. 效果
   • 多节点集群中吞吐性能呈现近线性扩展趋势，支持大规模在线服务的弹性部署，保障性能与可靠性。

开发者工具链

一、开发者迁移成本高与接口兼容性问题

1. 问题
   • 传统推理框架与 OpenAI API 接口不兼容，开发者迁移成本高，需重写大量代码。
2. 解决方法
   • ​OpenAI API 兼容接口层​：提供与 OpenAI 完全兼容的接口（Chat、Completions、Embeddings 等），开发者仅需替换端点即可完成迁移。
3. 效果
   • 大幅降低迁移成本，实现无缝迁移，减少开发工作量。

二、多节点部署运维复杂问题

1. 问题
   • 传统多节点推理需独立服务化部署，运维成本高，灵活性不足。
2. 解决方法
   • ​**离线引擎模式（Offline Engine）**​：支持单脚本驱动多节点推理，无需部署独立服务，简化运维流程。
3. 效果
   • 运维成本显著降低，部署方式更灵活，适应不同规模的推理需求。

三、模型状态监控与调优困难问题

1. 问题
   • 缺乏实时监控工具，难以追踪推理性能指标（如吞吐量、延迟、显存使用），调优效率低。
2. 解决方法
   • ​Prometheus 监控集成​：内置监控系统，实时追踪吞吐量、延迟、GPU 内存压力等核心指标，支持精细化调优。
3. 效果
   • 开发者可实时掌握模型状态，基于数据进行调优，提升推理效率与稳定性。

四、显存利用率低与 LoRA 切换不便问题

1. 问题
   • 多 LoRA 适配器切换时显存占用高，无法高效复用，且需重启服务，影响可用性。
2. 解决方法
   • ​**多 LoRA 动态加载（Dynamic LoRA Switching）**​：支持在显存复用率高达 90% 的情况下热切换不同 LoRA 适配器，无需重启服务。
3. 效果
   • 显存资源利用率最大化，支持灵活切换不同任务的 LoRA 模型，提升服务可用性与灵活性。

五、生成内容格式错误率高问题

1. 问题
   • 传统解码方式难以保证输出格式一致性，在 JSON、工具调用等场景中生成错误率高。
2. 解决方法
   • ​**约束解码（Constrained Decoding）**​：提供 JSON、GBNF 等格式的强制校验能力，在解码过程中严格约束输出格式。
3. 效果
   • 生成错误率降至极低水平，满足生产场景对输出格式一致性的严格要求，减少后处理成本。

未来展望

目前，SGLang 在全球范围内已经汇聚了 30 余位核心贡献者。在接下来的 2025 H1 阶段中，团队将致力于完善实战场景下的 PD 分离、Speculative Decoding 的长文本优化、推动多级缓存（GPU/CPU/Disk）策略落地，并继续强化并行策略以适配千亿级 MoE 模型。除开本身推理效果的优化，SGLang 团队也将致力推理引擎的广泛落地，继续支持 RAG、multi-Agent、Reasoning、RLHF 等等领域的 AI 落地。最后，SGLang 也将在算子覆盖率与性能上持续优化，支持更多的更广泛的硬件，力争为开源社区提供更加先进的一站式大模型推理方案。

sglang和vllm比较

参考：

• SGLang：比vLLM吞吐还要大5倍的推理引擎 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
• SGLang：LLM推理引擎发展新方向 - 极术社区 - 连接开发者与智能计算生态
• 大模型推理框架，SGLang和vLLM有哪些区别？

对比维度	SGLang	vLLM
技术亮点	・采用RadixAttention技术，基于基数树（Radix Tree）自动识别共享前缀的 KV 缓存，无需手动配置：被最近的各种新型推理引擎所采用，比如MoonCake，MemServe等 ・结合LRU淘汰策略和缓存感知调度，动态管理缓存资源，减少冗余计算 ・多轮对话、系统提示等共享前缀场景下，缓存复用率显著提升 ・嵌入式 Python​DSL​，支持高级提示技术（如 branch-solve-merge）、控制流、多模态输入 ・示例：多维度论文评分器通过简洁 API 实现复杂逻辑，无需关注底层调用	・依赖PagedAttention ，continuous batching等技术优化 ・​多卡并行优化（Zero Redundancy Tensor Parallelism）：​在多GPU环境下，vLLM用NCCL/MPI这些库高效地切分和同步模型权重，优化内存，提高计算效率。
性能表现	・基准测试中吞吐量较 vLLM 提升5倍（Mixtral-8x7B，A10G，FP16，张量并行 = 8） ・自动缓存重用 + 程序并行性，兼顾高吞吐量和低延迟 ・​高并发下的表现：​另一组用Llama3-70B-FP8在2块H100上的测试，更能说明问题。顺序请求时，SGLang（38tokens/s）比vLLM（35tokens/s）稍快一点。但到了并发请求场景，SGLang能稳定在30-31tokens/s，vLLM却从22tokens/s掉到了16tokens/s。Llama3.1-8B在单H100上的测试也差不多：并发下SGLang稳定在75-78tokens/s，vLLM从37tokens/s降到35tokens/s左右。这说明在高并发压力下，SGLang的稳定性和扩展性可能更好。	・​TTFT（首字出词时间）：​在Llama3.170BFP8模型单H100上的测试里，vLLM的TTFT最快（123ms），比SGLang（340ms）和TensorRT（194ms）都好。看来对响应速度要求极高的场景，vLLM还是有优势。
应用场景适应性	・专为复杂场景设计：支持多轮规划（Multi-round Planning）、推理（Reasoning）、工具调用、多模态输入 ・​原生兼容高级提示技术​：Self-Consistency、Tree-of-Thought（ToT）、Skeleton-of-Thought 等 ・支持单 prompt 生成多结果、约束输出（如 JSON 格式、关键词限制） ​・高并发、高吞吐：​最新测试显示，尤其是在并发量大的时候，SGLang似乎能提供更稳定、更高的吞吐量。	・主要针对高吞吐单轮对话场景：输入 Prompt→Prefill+Decode→输出 ・​资源有限但想要最大化吞吐：​对于想要部署几十亿参数的模型，vLLM的Paged Attention对内存效率提升比较高。 ​・快速集成：​vLLM的API相对更成熟，集成起来更省事。

LLM 任务下不同系统 throughput（Llama-7B 在 A10G 上，FP16，张量并行=1）