概述

SGLang 是一款面向大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的高性能推理框架，通过精心设计的后端运行时与前端语言协同工作，使模型交互更加高效且可控。其核心优势包括：

高效后端运行时：采用创新的 RadixAttention 技术实现前缀缓存，支持跳跃式受限解码、零开销 CPU 调度、连续批处理、令牌注意力（分页注意力）、张量并行、FlashInfer 内核、分块预填充以及多种量化技术（FP8/INT4/AWQ/GPTQ），显著提升推理效率。
灵活前端语言：提供直观且强大的 LLM 编程接口，支持链式生成调用、高级提示工程、复杂控制流、多模态输入、并行处理及外部系统交互。
广泛模型兼容性：支持多种主流生成式模型（Llama、Gemma、Mistral、QWen、DeepSeek、LLaVA 等）、嵌入模型（e5-mistral、gte）及奖励模型（Skywork），并提供简便的新模型扩展机制。
活跃开源生态：拥有蓬勃发展的社区支持，已获得广泛业界认可（截至 2025 年 3 月 17 日，GitHub 累计星标超过 12,000）。

SGLang 发展势头迅猛，本文基于论文《SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs》的内容，结合个人理解进行系统梳理。

整体架构

SGLang 的架构由两大核心部分组成：前端 SGLang Client 和后端 SGLang Runtime。

前端 SGLang Client

前端可视为一种专为 LLM 应用程序设计的领域特定语言（DSL），通过后端 SGLRuntime 执行实际的计算任务。

后端 SGLang Runtime

SGLang Runtime 类似于 vLLM，是一个集成了推理请求调度、KVCache 管理和 GPU 推理优化的全栈后端引擎。其核心技术亮点包括：

RadixAttention：基于高效前缀缓存的注意力机制，优化 KVCache 访问模式，显著提升长序列推理速度，同时减少显存占用。
Fast Constrained Decoding：革新性的受限解码加速技术，支持跳跃式推理（Jump-forward Decoding），减少冗余计算，提高生成效率，特别适合对输出格式有严格要求的应用场景。
API Speculative Execution：通过先进的推测执行（Speculative Decoding）技术，预计算多个可能的解码路径，结合主模型高效验证，大幅减少推理时间，加快响应速度。

核心技术

RadixAttention

SGLang 通过创新的 RadixAttention 实现高效的 Prefix Caching，其关键实现要点如下：

智能缓存保留：每次请求完成后，当前请求的 KV Cache 不会立即释放，而是通过 RadixAttention 算法精心保留在 GPU 显存中。同时，RadixAttention 将序列 token 与 KV Cache 之间的映射关系存储在专用的 RadixTree 数据结构中。
高效缓存命中：新请求到达时，SGLang 调度器利用 RadixTree 执行前缀匹配算法，快速判断新请求是否能够复用已有缓存。一旦命中，调度器立即复用现有 KV Cache 处理该请求，显著减少计算开销。
智能缓存管理：考虑到 GPU 显存资源有限，缓存中的 KV Cache 需要合理管理。RadixAttention 采用经典的 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）策略进行缓存淘汰，这一机制与操作系统内存管理中的页面置换算法相似，确保最有价值的缓存得到保留。

图例详解

节点颜色代表状态：
- 绿色：新加入的节点
- 蓝色：当前时间点正在访问的缓存节点
- 红色：根据 LRU 策略被淘汰的节点
边：表示子字符串或一系列 Token 序列
树结构：展示请求间的共享路径和分支操作

RadixTree 演变过程详解

步骤 (1)：
- 初始状态：系统启动时 Radix 树为空
步骤 (2)：
- 首次交互：用户发送消息 "Hello!"
- 系统响应："Hi!"
- 结果：系统将完整对话（系统提示词 "You are a helpful assistant."、用户消息 "Hello!" 和助手回复 "Hi!"）作为新节点(a)添加到树中
步骤 (3)：
- 后续请求：系统接收到新的问题求解请求
- 前缀复用：系统识别并复用树中已有的前缀（第一轮对话的 KV Cache）
- 增量更新：将新一轮对话（"Solve this problem..."）附加为树中的新节点(b)
步骤 (4)：
- 多会话管理：启动第二个独立聊天会话
- 智能节点拆分：系统将节点(b)拆分为两个节点，实现两个会话间系统提示词的高效共享
- 结构优化：添加新节点(c)和(d)，形成分支结构
步骤 (5)：
- 第二会话继续：用户请求 "Write a story"
- 资源管理：由于内存限制触发，系统根据 LRU 策略淘汰节点(c)
- 状态更新：新对话轮次附加在节点(d)之后
步骤 (6)：
- 少样本学习请求：系统接收包含多个示例的复杂查询
- 结构调整：由于新请求与现有节点不共享前缀，系统执行根节点拆分
- 扩展操作：添加新节点(e)处理独立请求路径
步骤 (7)：
- 批量少样本处理：系统接收多个包含相同少样本示例的查询
- 高效共享：将节点(e)智能拆分以实现少样本示例的共享
- 多分支创建：添加新节点(f)、(g)和(h)形成复杂树结构
步骤 (8)：
- 会话连续性：系统接收第一个聊天会话的后续消息
- 动态资源调整：根据 LRU 策略，淘汰最近最少使用的第二个聊天会话相关节点(g)和(h)
- 状态更新：添加新节点(i)继续第一会话
步骤 (9)：
- 高级采样功能：系统接收针对节点(j)中问题的多样化采样请求（如生成多个备选答案）
- 资源再平衡：为新任务腾出空间，系统淘汰节点(i)、(k)和(l)
- 功能扩展：树结构中新增专用于采样的分支路径

Fast Constrained Decoding

SGLang 创新性地提出了基于压缩有限状态机的跳跃式解码方法（Jump-Forward Decoding With a Compressed Finite State Machine），相比传统 FSM 实现，通过智能状态压缩和无效状态合并，实现了显著的性能提升。

实验结果表明，SGLang 在受限解码任务上比 Outlines+vllm 和 Guidance+llama.cpp 速度提升了约 2.5 倍，展现出卓越的性能优势。

API Speculative Execution

SGLang 引入了创新的推测执行（speculative execution）优化技术，有效减少 API 调用次数。例如，当程序需要模型生成角色描述时，通常采用多次调用模式：
s += context + "name:" + gen("name", stop="\n") + "job:" + gen("job", stop="\n")
在传统方法中，两个 gen 语句对应两次独立 API 调用，用户需要为上下文的输入 token 费用重复支付。

SGLang 的推测执行机制在首次调用时会智能地忽略停止条件，继续生成额外的 token。解释器会巧妙保留这些预生成的输出，并在后续调用中进行精确匹配和复用。通过精心设计的提示工程（prompt engineering），模型能够高概率地符合预期模板，从而节省后续 API 调用的延迟和输入成本，显著提升整体性能和经济性。

总结

SGLang 作为一个极具潜力的新一代推理引擎，由来自 UC Berkeley 的顶尖研究团队开发，展现出卓越的技术实力。相比 vLLM 目前较为庞大的代码库，SGLang 的实现更为简洁、优雅且易于扩展，非常适合企业进行深度定制和二次开发。

不过，值得一提的是，虽然其后端技术令人印象深刻，但前端的 DSL 设计仍有提升空间。要完全替代 LangChain 等成熟的 Agent 框架，SGLang 的 DSL 还需要进一步丰富功能和提升易用性。随着社区的不断壮大和技术的持续迭代，SGLang 有望在未来成为 LLM 推理领域的重要力量。

异度部落格

SGLang推理引擎技术解析

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