重點摘要
**高效執行 ：SGLang 結合了共同設計的前端語言與最佳化的後端執行環境，採用 RadixAttention 進行 KV 快取重複利用，以及 ** 壓縮有限狀態機加速結構化解碼。
效能提升 ：基準測試顯示，SGLang 在各種任務中始終達到 最高吞吐量 (1.0) 和 ** 最低延遲 (~0.2)**。
記憶體效率 ： 分頁注意力與 KV 快取量化等技術減少了記憶體使用量，改善了長序列與複雜工作流程的資源利用率。
開發者友善：SGLang 嵌入在 Python 中，提供生成、平行處理及多模態資料處理的基礎元件，簡化了進階 LLM 程式設計。
靈活整合：適用於進階提示、控制流程與結構化 I/O 等任務，SGLang 在最大化效率的同時，也簡化了 LLM 工作流程。
**高速部署 **：為獲得最佳效能，可透過搭載 NVIDIA A100 SXM 與 RTX 4090 等 GPU 的 Novita AI GPU 實例 來部署 SGLang，享受高速環境。
大型語言模型越來越常被用於需要多次生成呼叫、進階提示、控制流程與結構化輸入/輸出的複雜任務。然而，現有程式設計與執行此類應用程式的系統普遍效率不足。SGLang 致力於克服這些限制，提供一個精簡的解決方案：前端語言簡化程式設計，後端執行環境則針對加速執行進行了最佳化。
服務 LLM 時面臨的挑戰
- 高記憶體佔用：最先進的推理引擎可能導致記憶體使用效率低落，特別是在鍵值快取 (KV cache) 方面。KV 快取儲存可重複使用的中間張量，但當多個 LLM 呼叫共享前綴時，往往未能有效重複利用，造成記憶體浪費。
- 吞吐量有限：現有系統在處理結構化輸出的約束解碼時，通常一次只處理一個 token，即使多個 token 可以同時解碼，導致速度次優。
- 計算成本：由於不同 LLM 呼叫之間缺乏 KV 快取重複利用（當它們有共同前綴時），導致了冗餘計算。
認識 SGLang 及其重要性
什麼是 SGLang？
**SGLang 架構 **：前端提供生成（例如 extend、gen、select）和平行控制（例如 fork、join）等基礎元件，讓使用者能在原生 Python 語法中輕鬆建立進階提示工作流程。後端執行環境則透過創新最佳化提升執行效率，包括用於 KV 快取重複利用的 RadixAttention 以及用於加速結構化輸出解碼的壓縮有限狀態機。這兩個元件可以根據使用情境協同運作或獨立運作。
SGLang 背後的核心技術
**KV 快取管理 **：SGLang 的一項核心創新是 RadixAttention，它能讓 KV 快取在執行期間自動且系統性地重複利用。透過將 KV 快取組織成基數樹 (radix tree)，它支援高效的前綴搜尋、重複利用、插入和淘汰。這種方式讓具有共享提示前綴的請求能夠重複使用 KV 快取，從而減少冗餘計算和記憶體使用。此外，一種快取感知的排程策略會優先處理匹配較長前綴的請求，大幅提高快取命中率。
取自 ARXIV
**注意力演算法與分頁注意力 ：SGLang 採用了進階最佳化，例如 ** 分頁注意力 (paged attention)，它透過將 KV 快取管理在非連續的記憶體頁面中來減少記憶體使用。RadixAttention 專注於最大化跨多次呼叫的 KV 快取重複利用，而分頁注意力則在單一呼叫內最佳化記憶體效率，特別是在處理較長序列時。
取自 ARXIV
提升 SGLang 運行效率的高速方案
Novita AI GPU 實例是一種 雲端解決方案，擅長提供高效能運算能力。它配備了尖端 GPU，例如 NVIDIA A100 SXM 和 RTX 4090，是處理高負載任務的理想選擇。
此服務對 **PyTorch 使用者 ** 尤其有利，無需預先投資本地硬體，就能提供 GPU 的強大運算能力。這是強化您工作流程，並在 SGLang 或其他 GPU 密集型應用中獲得更好效能的順暢途徑。
如何在 Novita AI GPU 實例開始您的旅程
步驟 1：註冊帳戶
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步驟 2：探索範本與 GPU 伺服器
選擇符合專案需求的範本，例如 PyTorch、TensorFlow 或 CUDA。然後選擇您偏好的 GPU 配置——選項包括強大的 RTX 4090 或 RTX 6000 Ada，各自擁有不同的 VRAM、RAM 和儲存規格。
步驟 3：自訂部署
透過調整作業系統版本及其他配置設定等參數，微調您的部署，以針對特定工作負載需求進行最佳化。
步驟 4：啟動實例
點擊「啟動實例」部署您配置好的環境。幾分鐘內，您就能使用高效能 GPU 資源，準備進行機器學習、渲染或運算任務。
結論
SGLang 在高效執行複雜語言模型程式方面標誌著重大突破。透過結合共同設計的 ** 前端語言與高度最佳化的 ** 後端執行環境，它運用了 RadixAttention 和 ** 壓縮有限狀態機等創新技術，在 ** 吞吐量和 ** 延遲方面都比現有推理系統有顯著改善。憑藉其 ** 靈活性、** 廣泛的模型支援 和 開發者友善的整合**，SGLang 成為建置與部署進階 LLM 應用程式的寶貴工具，精簡工作流程並最大化效能。
什麼是 SGLang？
SGLang（結構化生成語言）是一種程式語言和執行環境，專為高效執行與大型語言模型（LLM）互動的程式而設計。
部署 SGLang 的第一步是什麼？
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