MiniMax-H3 在 8×H200 上:无损加速 1.95 倍,在 0.76–0.91 SSIM 下最高加速 6.24 倍
MiniMax-H3 在 8×H200 上:无损加速 1.95 倍,在 0.76–0.91 SSIM 下最高加速 6.24 倍SGLang 仓库地址: https://github.com/sgl-p
2026-08-28 14:06 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
MiniMax-H3 在 8×H200 上:无损加速 1.95 倍,在 0.76–0.91 SSIM 下最高加速 6.24 倍SGLang 仓库地址: https://github.com/sgl-p
2026-08-28 14:06 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
Qwen3.8-Flash-Next:SGLang Day-0 支持SGLang 仓库地址: https://github.com/sgl-project/sglang原文地址(https://www
2026-08-27 00:00 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
Qwen3.8-Flash-Next:SGLang Day-0 支持“SGLang 仓库地址 https://github.com/sgl-project/sglang原文地址(https://www
2026-08-26 21:54 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
来自 https://github.com/mit-han-lab/ncu-report-skill 仓库,也就是https://github.com/mit-han-lab/kernel-desig
2026-08-24 21:18 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯做过大模型生产部署的人,大概率都踩过这些一模一样的坑:实验室里 demo 跑得顺风顺水,一上线稍微加并发,延迟直接翻倍、GPU 利用率常年卡在 30%
2026-08-21 14:17 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
重新审视 CPU 资源作为语音模型 Serving 过程的一等公民从 2023 年 SGLang 项目启动开始,我们一直对于 long context inference 有非常大的投入。最初的时候,
2026-08-20 12:06 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
做大模型,不同资源条件的实验室,难度完全不一样。所以在选方向之前,先别问哪个最火,先问问自己有什么:多少卡、什么数据、三个月能不能跑出第一组结果。了解情况后,就要看方向跟资源的匹配度了,那每天都有大量
2026-08-19 12:00 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
SGLang 中的 CUDA Graph 进阶指南作者:SGLang TeamTL;DRCUDA Graph 的目标是消除 kernel launch 开销,但要在真实的推理引擎中尽可能接近这一理想收
2026-08-18 10:28 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
0x0. 核心论点Diffusion 领域苦 Torch Compile 久矣。从 Diffusion 模型发明以来似乎 Torch Compile 一直在各个 Diffusion 模型中进行加速,P
2026-08-10 18:15 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
腾讯把自己生产环境里跑着的算子库,搬进了 SGLang 的主分支。01发生了什么8 月 7 日,LMSYS Org 发布技术博客:腾讯混元开源的算子库 HPC-Ops,三个核心算子(Attention
2026-08-08 19:26 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
GPT5.6Sol + Claude Fable + 人工共同创作SGLang Custom AllReduce v1 线程模型和工作原理细节上一篇《SGLang Custom AllReduce v
2026-08-07 17:37 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用Kimi K3 是一个 2.8T 参数的混合注意力模型。decode 一个 token 需要经过 93 个注意力层(69 层 KDA + 24 层 M
2026-08-05 12:19 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
Towards Free Normalization原文:Towards Free Normalization: Fusing Normalization into GEMM and Attentio
2026-08-01 21:31 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
原文地址(https://www.lmsys.org/blog/2026-07-27-kimi-k3-day0-support) 翻译于2026年7月28日10:00,后续更新请见原文SGLang g
2026-07-28 14:47 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
0x0. 前言TP 并行下每个 transformer 层至少有两次 all-reduce(attention o_proj 之后、MLP/MoE down_proj 之后),几十上百层的模型 dec
2026-07-27 22:23 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
Triton Plugin Extensions原文:Triton Plugin Extensions: Enabling TLX and Custom Compiler Passes Out of
2026-07-24 20:58 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
0x0. TL;DRSGLang 的 GPU kernel 原来分散在 jit_kernel、sgl-kernel、各子系统的 triton_ops 和具体模型文件中。sglang.kernels 将
2026-07-23 21:27 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
0x0. 前言最近看了一下腾讯 HPC-Ops 里的 gemm_bf16xfp32 kernel。它计算的是 BF16 激活乘 FP32 权重,源码在这里:https://github.com/Ten
2026-07-20 21:58 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
知乎 https://www.zhihu.com/column/c_1938664963049763058 专栏笔记转载,已获作者授权CUTLASS 笔记 (7):Swizzling本篇主要介绍 SM
2026-07-16 18:59 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
知乎 https://www.zhihu.com/column/c_1938664963049763058 专栏笔记转载,已获作者授权CUTLASS 笔记:导读本 CUTLASS 笔记系列将从一个最小
2026-07-13 21:17 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
本文翻译自 LMSYS Blog,原文 slug:2026-07-06-dspark-sglang。GitHub 原文在 lm-sys/lm-sys.github.io 仓库,路径为 blog/202
2026-07-09 22:27 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
使用 Agent 助力 SGLang 开发的初步探索日期:2026-07-02Agent-assisted SGLang developmentSGLang 开发越来越不像一次孤立的代码修改。一个仓库
2026-07-03 23:40 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
Serving DeepSeek-V4 on GB300 with SGLang原文:Serving DeepSeek-V4 on GB300 with SGLang: 5x Higher Throu
2026-06-29 14:22 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
原文:SGLang Close to the Metal 原文地址:https://gestell.ai/article/sglang-compiled-output-review 作者:Gestel
2026-06-26 16:31 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
原文:Flight Recorder: A New Lens for Understanding NCCL Watchdog Timeouts 原文地址:https://pytorch.org/blo
2026-06-22 19:09 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
写在前面:本文对 Codex /goal 的源码(rust)阅读和分析由 Claude Opus 4.8 完成。我做的事情是给它指阅读方向、询问我感兴趣的细节(状态怎么存、续跑怎么触发、完成怎么判定、
2026-06-20 14:15 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
0x0. 背景本文记录最近使用 KDA(https://github.com/mit-han-lab/kernel-design-agents) 优化 SGLang Diffusion Kernel
2026-06-07 16:13 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
Boson AI × SGLang 正式发布 Higgs Audio v3 TTS:面向语音智能体的实时可控语音合成Boson AI & SGLang-Omni 团队SGLang-Omni 团队SGL
2026-06-05 01:00 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
当 AI 不再只是工具,组织本身开始被重塑。过去一年,"Agent"这个词从实验室走进了生产环境。工程师们开始真正面对一个新的问题:不是"AI 能不能做到",而是"我们能不能把它跑稳、跑对、跑出规模"
2026-06-03 12:00 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0工程地址:https://github.com/BBuf/AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS,欢迎 star 和
2026-05-26 22:55 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容