SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻

主要观点总结

该文章介绍了SGLang开源推理引擎的核心开发者尹良升的专访内容。SGLang是一个高性能推理引擎，已受到多个行业巨头和企业的采用。尹良升分享了SGLang的技术优势、关键技术如PD分离、推测解码、KV缓存落盘等在实际部署中的应用和优势，以及社区推动技术演进和应用场景落地的良性循环。文章还提到了开发者在大语言模型部署中容易忽视但影响上线效率的环节，以及给关注大语言模型部署效率和成本控制的开发者带去的实用经验和启发。

关键观点总结

关键观点1: SGLang成为备受瞩目的推理引擎，已收获近15K Stars和月均下载量突破10万次。

SGLang受到多个行业巨头和企业的采用，包括xAI、Microsoft Azure、NVIDIA和AMD等。

关键观点2: 尹良升分享了SGLang的关键技术，包括PD分离、推测解码和KV缓存落盘等。

这些技术在实际部署中解决了延迟波动大、显存优化等问题，提升了推理性能。

关键观点3: 尹良升介绍了SGLang社区如何推动技术演进和应用场景落地之间的良性循环。

社区的技术进步直接加速了应用落地，而来自社区的真实反馈则指引着技术演进的方向。

关键观点4: 开发者在实际部署大语言模型时容易忽视调试环节，这是影响上线效率的重要环节。

如何高效地找到最优配置参数是巨大的挑战。

关键观点5: 尹良升呼吁开发者认识到模型规模的增长对部署的影响，并提出利用更多的GPU和高效的并行策略是实现高性能、低成本部署的关键。

他鼓励开发者参与学习、实践和贡献，共同推动大语言模型部署技术的发展。

正文

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https://aicon.infoq.cn/2025/beijing/presentation/6453

InfoQ：SGLang 开源推理引擎受到不少一线公司的采用。你觉得它最核心的技术优势是什么？相比其他开源方案，有哪些关键差异？

尹良升： 我认为 SGLang 最核心的优势在于 高性能的实现和易于二次开发的代码 。从 RadixAttention、高效的架构设计、Overlap Scheduling，到成功复现并集成了像 PD 分离、大规模 EP 等前沿技术，SGLang 实现了对不同主流模型的 SOTA 部署支持。这是我们区别于其他方案的关键。

InfoQ：你的演讲会介绍 PD 分离、推测解码、KV 缓存落盘等关键技术，这些优化在实际部署中解决了哪些痛点？

尹良升：

• PD 分离 ：它解决了在 Prefill 和 Decode 混合部署时，Decode 经常被 Prefill 打断导致的延迟波动大、P99 尾延迟高的问题。分离部署后，Decode 的延迟变得均匀且稳定。同时，这种分离允许 Prefill 和 Decode 采用不同的部署策略和并行方式（比如不同的并行度），从而能更高效地利用资源。

• 推测解码 ：这项技术的核心目标是降低 Decode 延迟。它通过利用模型隐藏层信息和小模型辅助，经过验证后一次预测多个 Token（相当于“一次解码，多步输出”），显著提升 Decode 速度，达到事半功倍的效果。

• KV 缓存落盘

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