SGLang推理引擎--高效的开源部署方案-EW帮帮网

总结自ModelScope开发者大会-SGLang推理引擎–高效的开源部署方案

开源项目地址：https://github.com/sgl-project/sglang

什么是 SGLang？
SGLang 是面向 大语言模型（LLM）与多模态模型 的推理引擎。它负责把模型高效部署在 GPU 上，并向上层（中间层/前端）提供标准化 API 进行推理调用。
在开源推理引擎里，SGLang 的性能处于领先水平；同时我们复现了 DeepSeek 公布的吞吐指标，并在多家合作中实现了大规模稳定部署。

发展历程与特性概览

早期版本（2023 → 2024 初）：实现 前缀 KV cache 共享，显著优化多轮对话场景。
v0.2：在 Llama-3 上的实测性能优于同类方案（如 vLLM、TensorRT-LLM）。
v0.3 / v0.4：加入多项核心优化：
- DeepSeek MLA（Multi-Head Latent Attention）相关的内核与调度优化（首次支持与加速）。
- Zero-overhead batch scheduling（零额外开销的批调度）
- Cache-aware Data Parallel（DP）
- Router/调度 优化
- 与 XGrammar 深度集成的 Constrained Decoding（约束解码）
2024 年中：首个完全开源、同时支持 大规模专家并行（MoE/EP） 与 Prefill/Decode 分离（PD 分离） 的推理引擎；吞吐可达传统纯数据切分方案的多倍提升，并显著降低推理成本。

核心优化技术

Speculative Decoding（猜测式解码）
以小模型或外部检索先生成候选 token，大模型做 rejection sampling 验证；在 EAGLE/EAGLE2/EAGLE3 与 MTP（Multi-Token Prediction） 下，可获得 约 1.6–2.4× 加速（随 batch size 变化）。
Constrained Decoding（约束解码）
需要输出结构化格式（如 JSON）时，配合 XGrammar 与 GPU/CPU overlap，在采样阶段屏蔽不合法 token，仅在合法集合内采样，实现几乎零开销的格式约束。
PD 分离（Prefill / Decode Separation）
将 prefill 与 decode 运行在不同实例：
- 改善 streaming 输出 的连贯性，避免 decode 被长上下文 prefill 打断。
- 缓解 DP attention group 的不平衡问题。
- 解决与 EP（Expert Parallel） 模式共存时的调度/通信冲突。
大规模专家并行（MoE / EP）
- Dense 层走 DP（Data Parallel），简化通信与扩展；
- MoE 层按专家跨 GPU 分布，每次只激活少量专家，提升可扩展性；
- 通过 two-batch overlap（计算-通信重叠） 优化，把通信内核与计算内核的 launch 顺序编排好，减少气泡；
- 在图级调度中插入“标记算子”定义 stage 边界，交错推进，实现稳定的 overlap。

PD 分离的架构与时序（简述）

入口（Entry Point/LB） 在请求到达时一次性选择一对 Prefill 实例 与 Decode 实例（绑定为固定的 PD pair）。
Handshake 交换元数据 → 在 Decode 侧预留 KV cache 显存（加锁占位） → Prefill forward → KV cache 传输 → Decode forward → 流式返回给入口。
这样 路由逻辑与计算逻辑解耦，streaming 体验稳定，延迟更可控。

负载均衡与专家调度（EPLB）

MoE 下专家选择会出现热点专家，SGLang 提供 EPLB（Expert Parallel Load Balancer）：周期性评估负载并调整专家副本/权重分布；必要时做 peer-to-peer 权重同步，使请求在专家间更均衡。

性能表现（概览）

在新一代 GPU（如 H100）上，SGLang 的 prefill 吞吐可提升至多数倍，decode 吞吐可达 5–6×（对比传统 TP-only 方案，具体取决于模型、batch 与并行度设置）。
通过减少单卡模型与 KV cache 占用、增大有效 batch size，进一步提升 throughput 与资源效率。

社区与生态