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SGLang 后端原文解析

GiantPandaLLM  · 公众号  · 3D  · 2024-11-21 20:32
    

主要观点总结

本文介绍了SGLang实现的后端/Runtime框架,包括LM Program的使用及面临的问题,SGLang在前后端做的改进,以及RadixAttention在KV Cache管理中的应用。文章还讨论了删除节点的方法,Request Scheduling后端请求调度,以及前端请求发送顺序的重要性。

关键观点总结

关键观点1: SGLang实现的后端/Runtime框架概述

文章介绍了SGLang在实现后端/Runtime框架时面临的挑战,包括语言模型的输出不稳定和KV Cache复用方法的改进。

关键观点2: LM Program的使用及问题

文章阐述了LM Program在推理端的主要面对的问题,包括语言模型的输出高度不稳定和现有的KV Cache复用方法需要改进。

关键观点3: SGLang在前后端的改进

针对上述问题,SGLang在前后端做了相应的改进。采用Compressed Finite State Machine解决语言模型的输出不稳定问题,基于RadixAttention优化后端Runtime来改进KV Cache的复用方法。

关键观点4: RadixAttention的应用

文章详细解释了RadixAttention在KV Cache管理中的应用,包括其基于树状结构的管理方式、LRU删除节点的方法、内存管理、request调度等。

关键观点5: 请求调度与前端部分

文章讨论了后端的请求调度,通过利用Radix Tree进行KV Cache reuse,提高cache hit rate,并介绍了前端部分的调度策略以及存在的问题。


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