English(EN) SGLang: The Open-Weight AI Inference Engine Built for Prefix Reuse — Day 12/30

SGLang推理引擎通过令牌级KV缓存提升LLM性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 13:16

SGLang是一款新推出的开源AI推理引擎，旨在显著提升特定LLM工作负载的性能。它采用了一种新颖的RadixAttention机制，以令牌级别缓存KV缓存，从而提高了具有重复前缀（如代理循环和RAG）的应用程序的吞吐量。此外，SGLang将JSON模式编译成有限状态机，以实现更快的结构化输出生成。虽然vLLM在通用用例中仍具竞争力，但SGLang在前缀重用率高的场景中展示了高达5倍的显著加速。 AI

影响加速具有高前缀重用率工作负载的LLM推理，可能降低运营成本并提高响应速度。

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SGLang：为前缀重用而构建的开源AI推理引擎 — 第12/30天

<blockquote> <p><strong>TL;DR —</strong> SGLang is a challenger inference engine to vLLmm that caches KV cache at the token level using a radix tree, called RadixAttention, giving huge speedups for agent loops, RAG, and chat workloads with repeated prefixes. It also compiles JSON…

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SGLang：为前缀重用而构建的开源AI推理引擎 — 第12/30天

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