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开源推理引擎的相关内容，包括其性能表现、设计、应用场景、技术优势和社区生态等。SGLang已被多个行业巨头采纳，且其核心技术包括RadixAttention、高效的架构设计、Overlap Scheduling等。尹良升作为SGLang核心开发者接受了InfoQ的专访，分享了该项目的关键技术、工程挑战和社区生态等。

关键观点总结

关键观点1: SGLang成为备受瞩目的推理引擎

SGLang自发布以来持续迭代优化，在GitHub上收获了近15K Stars，月均下载量突破10万次。

关键观点2: SGLang的技术优势

尹良升认为SGLang的最核心技术优势在于高性能的实现和易于二次开发的代码，成功复现并集成了像PD分离、大规模EP等前沿技术。

关键观点3: PD分离、推测解码、KV缓存落盘等关键技术的解析

这些技术在实际部署中解决了延迟波动大、P99尾延迟高、GPU显存利用率低等问题，显著提升了推理引擎的性能。

关键观点4: SGLang在平衡性能、资源利用率与成本方面的策略

SGLang根据下游任务进行Trade-off，在离线批处理和对延迟敏感的场景下有不同的优化策略。

关键观点5: SGLang社区推动技术演进和应用场景落地的良性循环

SGLang的开源特性让每个人都能参与开发和贡献，社区的技术进步直接加速了应用落地。

文章预览

采访嘉宾｜尹良升，SGLang 核心开发者 编辑｜罗燕珊 作为开源社区近年来备受瞩目的推理引擎， SGLang  自发布以来持续迭代优化。截至 2025 年 6 月，其在 GitHub 上已收获近 15K Stars，月均下载量突破 10 万次。凭借出色的性能表现和设计，SGLang 已被多个行业巨头采纳：包括 xAI（用于部署 Grok 3）、Microsoft Azure（用于运行 DeepSeek R1）、NVIDIA 和 AMD（深度集成），以及 LinkedIn、美团等在内的多家企业，均已在生产环境中将其投入使用。在 DeepSeek R1 发布时，SGLang 便成为其官方推荐的推理引擎之一。 2025 年 5 月， SGLang 提出了第一个完全开源的 DeepSeek 大规模专家并行部署方案，该方案也是目前开源实现中唯一能够复现官方博客所述推理性能和成本的方案。 近日，InfoQ 专访了  SGLang 核心开发者尹良升 ，他分享了该项目背后的关键技术、工程挑战与社区生态， ………………………………