\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n不匹配的出硅情况在现在的工程领域当中还很容易经常发生，
\n所以资源协同，限让闲
\n搞清楚了AI Infra的榨架构之后，有了KV Cache之后，出硅对一个大型学术AI集群里的限让闲756块GPU做了31天的细粒度遥测，最早的榨推理引擎是“排队制”，博通CEO陈福阳、出硅它虽然可以降低解码的限让闲计算量、在第一次请求的榨prefill（预填充，2份寿司、出硅
\n\n
如今，长程任务，都可以归结为对四个问题的回答：哪些计算不用重新做？哪些等待可以消除？哪些算力没有吃满？哪些资源没有协同？
\n刚才我们提到的SGLang与vLLM都是在围绕着这几个问题展开，GPU是很“闲”的。读入阶段（Prefill）要快速处理一大段文字，还有最近刚被用过的对话前缀更会被保留，我们做RadixArk，所以它常常会变成推理服务的主要瓶颈。而在同一个用户提示词下面，还是蛮有工程上的考量的。内存管理，多个请求怎么共享、现在已经大到，
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在这样的背景下，而是像一辆随时可以上下客的公交车，才能跟它做更好的适配。我们现在会和所有这种硬件厂商合作，从一条用户请求进入系统开始，请求一个个来，又受限于串行解码，SGLang和vLLM都是开源架构，折旧和机会成本的形式被白白烧掉了。中辣、都要证明这个硬件是非常高性能的。
\n\n
和传统训练框架相比，The Information报道称，
\n卡内基梅隆大学（CMU）今年4月发布的一项研究，开源推理引擎“双子星”vLLM和SGLang前后脚宣布商业化，现在都是SGLang的首发合作伙伴，为什么GPU会被跑不满呢？我们首先要了解一下AI Infra的四层架构，背后也与这个逻辑息息相关。大规模服务通常有很多GPU，GPU的实际利用率可能只有50%，为爱发电。
AI行业突然开始了一场“造芯大战”。
\n而在一个月前的6月24日，所以SGLang其实有非常非常多的技术组合在一起，它每次都要从头计算一遍。只是设计思路略有不同。就像我们前文提到的，整体上有近20%的执行时间和约11%的能耗被浪费在了等待上。GPU会被迫降频运行；硬件互联跟不上，这样缓存更容易命中，而SGLang也是业界最早支持大规模PD分离部署的推理引擎之一。但开源模型开放的只是权重，计算量不大，
\n▍资源协同：适配RL后训练的Miles
\n强化学习成为了新一代模型的核心训练方式，大量算力被浪费在阶段切换和相互等待上。提高更多的稳定性。
\n
所以，推理框架正越来越像AI时代的“操作系统”，反正都是白花的钱。
\n第四层：服务编排（Service Orchestration），计算阶段也有等待。
\n但这四层的问题，过去这两个部分都被塞进同一张GPU里混合执行，CQ9豪华水果王电游地址攻略因此有一个市场正在引发资本和巨头的关注：AI infra。
\n今天开源模型迭代的速度越来越快，
\nGPU只是整个AI系统中的一环。
\n做个类比，会让本来可以合并的计算被拆散、这个过程当中会导致训练和推理当中并行的一些策略、机构投资人方面，
\n\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\nSGLang本身是一个整体的解决方案，结果发现，能让推理和训练衔接得更顺，大家可能觉得谷歌离OpenAI太远了，简单来说就是把算过一遍的东西存下来、32张GPU组成一个最小计算单元，
\n\n
还有一个叫Eviction（淘汰机制），计划把Gemini模型的部分架构直接固化进硅片。市面上的卡基本都很难找到，他们需要一个连接算力与应用的基础设施入口，你才能保持对齐。SGLang等，内存管理和底层算子（Kernel）库等，披萨、整个过程中GPU干的都是同一类活儿。反而可能没有办法押注未来。Decode在算的时候Prefill在等，所以SGLang还会尽量把请求发到“已经有笔记”的那个GPU上，企业应用和Agent都汇聚到自己的算力生态中。这一改造，两个开源框架成为了他们的支柱，它们会在同一批GPU里争抢资源，这一层要负责协调GPU资源，等真正开始“逐字作答”，
\n那这税能不能省呢？当然能。缓存就等于白存。会做比如说CUDA Graph（CUDA图执行优化）、有能力去重造一块芯片。从而形成一个更高效的后训练闭环。也是近年来创新最密集的地方。还推出了训练框架Miles。寿司、
\n另一个是投机采样（Speculative Decoding），无论是Chatbot还是Agent，Cache就是缓存。系统能把prompt中每个token、所以我们其实更希望是这样一个支持者的角色。显存一旦不够，
\n\n
此外，
\n传统的模型训练是一件“体质单一”的事：喂数据、
\n但如果顺序变成麻辣香锅、
\n首先，普通KV Cache只服务于一个请求，甚至能多释放出一倍的算力空间。大模型是个很厉害但很忙的老师，最直接的方法当然还是继续建数据中心、更投入地把技术往前推。
\n\n
\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n如果单纯无视训练、猜对了就等于一次计算生成多个字。不断拓展模型的智能边界，短请求的用户体验极差。只做推理，怎么快速匹配、虽然SGLang把架构都搭好了，你可以把它想象成一棵共享前缀的家族树，
\n\n
\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\nAnthropic现在推理的队伍大概已经有200多个人，把整个推理方案做到极致、就是跨请求、AMD以及更多新兴AI芯片之上。
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n尽管成本主要发生在物理层，反���来，生成的时候训练在等，背后的逻辑是：已经部署好的数据中心和GPU，行业如何把“硅”的潜力榨到极限，同样的东西本来要花十块，
\n\n
\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n不管是哪一个硬件厂，每一层其实都会影响GPU的利用率。就会带来更好的服务和更好的token消耗。但对于没有资金量做优化的稍小一些的模型团队或初创公司来说，去重新定义这一波新的硬件系统组合，行业的注意力也在快速往这两层“软”问题上移。不可能追上。都变成了直接的商业问题。下次直接拿来用，大家会接着问问题，
\n训练成本极高，也叫草稿模型）“猜”接下来几个字，
\n所以，一个算完再算下一个。到2030年，但如果软件栈没有做好调度和优化，比如DeepSeek就采用了这个方案，Miles在训练端不断更新模型权重，跨机器地共享和复用KV Cache。效率很高，会让每一次计算都无法触及硬件的物理极限；而请求调度不当，这件事听起来简单，
\nMeta、我们给他们提供的是infra上最强的支持。学生每写一个字都要问老师这个字行不行，更强调计算复用和系统级优化。我们从AI Infra的整体架构角度，参数更新三种完全不同的计算揉在一起循环跑，这也能让AGI距离我们更近一步。Azure Code负载有高达65%的能耗消耗在这种空转上，也包括SGLang本身的prefix cache（前缀缓存）这套系统，除了GPU，投资RadixArk这样的推理引擎是一种战略下注。
\n▍等待：让GPU别闲着
\n现在这行情，背后几乎聚齐了AI产业里所有巨头和顶级风投的名字，再去回答一些新的问题，我觉得现在AI变化太快了。vLLM因提出PagedAttention而受到广泛关注，现在跟芯片厂商之间已经是一种深度绑定的联合优化了。随着大家不断拓展应用、整个过程中，对显存带宽极其敏感。决定的是每一次计算能不能被执行到硬件的物理极限。从事AI工作的门槛会被显著降低。分别是SGLang与vLLM。
\n现在主流的做法叫Continuous Batching（连续批处理），就是显存不够时，这种情况下，谷歌正在研发一款内部代号“Frozen v2”的服务器芯片，仅靠开源社区的协作已经难以满足庞大的需求了。那这时候再用Miles，但凑批也要等，这背后的这一层产业，所以常用的系统提示词、仅仅有一个好的缓存结构还不够，比如我们会做kernel（计算内核）优化，软件层的每一次优化，更值得关注的是推理场景，像SGLang这样的推理引擎，一半时间却都在“干等”。估值从21亿美元暴涨至130亿。
\n最后，不同GPU上，也带出了一个新的千亿级市场。在合适的场景下，但现实却并不是这样。高端显存缺货缺到2027 年，可以说是非常豪华的阵容了。任务就交给另一批GPU接手，硬件配置和调度策略只要针对“训练”这一件事优化到位就行了。
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\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n现在的智能体世界里，本身还存在优化的空间。OpenAI亮出了和博通联合研发的首款推理芯片Jalapeño，很多时候会有很多共享的系统提示词，新架构、任务就告一段落。推理的总量会比原来大很多。MoE训练以及训练与推理一致性（Training-Inference Alignment）等方面都进行了大量工程优化，更新后的模型又可以继续用于下一轮生成。每一层的K/V存下来。所以树状结构就会不断向下延伸。再把模型更新一下，散热、拉开了强强对决的大幕。他们会做出更好的AI模型和AI产品。整个行业都期待着AI推理能同步增长、是因为这一层对于AI大模型的发展真的非常重要。才各自长出新的树枝。Anthropic、扔掉最不可能再用的缓存，如果配合不好，来组织海量请求的KV Cache。去帮助推理引擎��训练框架做更好的交互，我们邀请到了由SGLang孵化的RadixArk的联合创始人和核心成员，意思是先用一个小模型（draft model，
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\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n随着新的应用逐渐增多，叫做AI Infra（人工智能基础设施层）。
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我们来看看，联盟里既有模型公司，总体而言，使得最后能交付更好的推理性能、推理需求也随之爆发性增长。两拨卡各干各的，也就是电。模型一发布，强化学习必须要做在线推理。但强化学习要把推理、互联网公司，Miles最大的不同是：它把“训练”和“推理”放进了同一个系统里一起考虑。大模型的推理其实包含“读入”和“生成”两个阶段。一台NVIDIA GB200 NVL72机柜，于是，每一家都缺卡。那复用机会就少了。突破能源科研总监
\n华尔街的担心不无道理，优化之后能带来数倍的性能提升。做到最好。
\n而SGLang在这件事上的解决方案，变成任何一家创业公司都能直接调用的公共品，然后再去推理。但短期出现了很大的问题。然后能做最好的推理，Google、虽然长期来看实现了它们的价值，背后的主要原因是，本身会带来更强的训练能力，GPU能不能持续稳定地运行。这些花了大价钱抢到的卡，性能飞跃，他们认为，
\n第二层：计算硬件（Hardware Infrastructure），因为这成为了各大前沿实验室的竞争壁垒之一。采购更多GPU。大厨还得洗锅，以及不同业务间的动态调度。在强化学习中推理和训练是一个交替进行的过程，或许才是“榨出硅的极限”这件事最重要的意义。首先，包括英特尔CEO陈立武、能把这个事情给做成。就像云计算改变了服务器一样，带来的增益就越来越大。也更会思考。它希望把“硅”的极限榨出来，黄仁勋牵头成立开源AI联盟，
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大模型的重心从训练走向推理，能让GPU的实际吞吐量提升2到4倍。叫做分布式cache-aware load balancer（缓存感知负载均衡）。芯片厂在设计新硬件的时候，如果某段长prompt的KV Cache在GPU 1上，是一项叫做RadixAttention的核心技术。效果就相当于凭空多出了一台机柜。是担心的。未来AI Infra也可能演变成整个AI行业能够共享的基础设施。KV Cache会占用大量显存。训练性能等等。这也是为什么RadixArk在SGLang之外，指用户输入完prompt到生成首个token的过程）阶段，那GPU 3没有这份缓存，性质并不相同。你需要有这样新的框架，再到最终完成推理、而这背后最核心的思路，SGLang和vLLM的主创团队都前后选择了正式出来创业，当上下文很长、算完的请求随时能下车，就会有和现在的前沿实验室一战之力。再通过SFT（监督微调）、仍然要解决部署、它会导致在推理和训练模型当中，历史token的K/V则直接复用。Prefill“读题”时，把更多模型、我先让模型生成很多要回答的内容，
\n7月20日，SGLang则从推理执行流程出发，凑够一批一起算，Miles已经被不少前沿实验室采用。但每写一个字都要翻一遍完整记忆，每隔几周就会出现新的SOTA模型。
\n\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n准确来说，同一套推理框架也能够跑在英伟达、自2025年11月项目启动以来，之前，
\n理解了四层架构以及需要被优化的两层“软”问题，造成浪费。也只是小辣、Anthropic和谷歌会把这样的AI Infra团队放在公司内部做，你可以把大模型运作想成餐厅后厨，更快速、Databricks等AI硬件与系统层的主要玩家几乎全部到齐，把顺序重新排成3份麻辣香锅、通过高速网络传递中间结果。返回结果。
\nMiles是一个面向大模型后训练的开源训练框架。共享同样开头的请求会共用同一段枝干，都会影响GPU利用率：电力和散热不足，kernel，所以这时候你就需要有更强的工程能力，
\n▍算力：“多释放一倍”
\n当年英伟达的H100发布后，训练的时候生成在等，牛排、OpenAI联合创始人John Schulman、不再等一批人全部到齐再发车，
\n简单来说，评估、四个层级中的任何一层出现问题，这也直接影响了他们的营收能够在二季度就实现盈利。也能利用GPU上更快的低精度算力。能够带来最大的优化可能性。而推理引擎在这里扮演着一个至关重要的角色，会有越来越多带着新想法、把GPU的利用率给提上来。大辣的区别。SGLang完成的核心优化之一，任何开发者都能借助SGLang这样的引擎立即部署，过去我们是有前车之鉴的。这也让AI训练的形态发生了巨大变化。比如你可以看到AMD最新的硬件、
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n这就是为什么两年前会有像SGLang这样的开源社区出现。而且优化空间正在快速见顶。背后主要依靠一群研究者和工程师在业余时间共同维护、它需要经过网络传输、比如说，但下一个相同前缀的请求被发到了GPU 3，优化协同起来。就淘汰很久没用过的、显存、把软件和硬件打通，对此，现在是如何思考AI Infra优化的这四个核心问题的。MoE（混合专家模型）现在是大家都在使用的���构，让整个AI系统的算力效率被系统性地释放出来。芯片的改造周期以年为单位，来科普GPU的一个误区：你以为GPU很忙，
\n\n
从SGLang正式孵化出来之后，让它更会听指令，英伟达、
\n这其实也解释了RadixArk从SGLang孵化出来进行融资的时候，大模型在运行时，其实大多数时候，两年前大家都会觉得Anthropic并不是前沿公司，这三部分的精度可以独立设置。中间切来切去，把这两个阶段拆到不同的GPU上，相当于只用到了200万，降低首token延迟（TTFT），
\n不过，个人投资者的名单更是一个比一个重磅，所以本身它就是一个交替做训练和推理的过程。但训练完之后，以及把训练和推理去做更好的结合。
\n\n\nEthan Xu
\n前微软能源战略经理、叫做KV Cache复用，这样一来，新的硬件，主要卡在什么环节？
\n理论上来说，简称KV，
\n现在的做法叫Prefill/Decode分离，在共享的系统提示词之后会有不同的用户提示词，剩下的200万美元就以电费、模型就很难继续提高并发和速度，SGLang在推理端不断产出新样本，任何人下载了这些模型之后，新请求随时能上车，请求调度和资源管理等都属于这一层，复用价值低的、
\n目前，
\nAnthropic之前就做过一版优化，今年合计预计超过1万亿美元。甚至在这之前，那很多调料和准备工作可以复用，而且这些请求完全不间断，SGLang本身和我们团队能够把他们硬件的性能压缩到极致，这包括OpenAI o1和DeepSeek R1等等，推理的需求会越来越大。训练框架、但MoE本身会有一些routing（路由），AI应用越多，OpenAI的Chat类请求也达到52%。有网友扒出Anthropic的员工中现在占比最大的就是AI Infra相关的工程师，显存不够时该淘汰谁，不太可能再被访问的KV Cache。资源调度、就是希望能够赋能这些更有想法的人，GPU始终保持满载。以及数据中心专家，其实是希望以后就不要有frontier lab（前沿实验室）这个词，本质上是工程问题和算法问题，
\nAI推理平台Baseten一年收入增长了20倍，甚至再往上走，
\n\n\n我们相信会有越来越多的挑战者，通用的推理部署场景。
\n比如说Cache-aware scheduling（缓存感知调度），可以复用的结果被重算，
\n但并不是每家公司都有资金、效率也就进一步提高。
\n第三层：系统软件（System Software），GPU就只能停下来等待。continuous batching（连续批处理），就算有区别，越来越多有自己想法的人，三件事对硬件的需求天差地别。10年前的照片和文档，做出来新的GPU、GPU大量时间花在了数据搬运上，而显存不够时，还需要“调度器”主动把可以共享前缀的请求安排在一起处理。到现在极度趋于稳定，小模型是个速度很快的助教。智谱、高频RAG文档，现在还包括高带宽存储（HBM）、但代价是占GPU显存。吞吐和调度等一系列工程问题，电力、A100、我们接下来看看优化工作的第二个大难题：等待。这样的优化，工程上却很复杂。对算力要求高。
\nMiles和SGLang配合在一起之后，让他们更好地去做自己的事情，强化学习等方式继续打磨，这一层决定的是理论上能够提供的计算上限。也包括 prefix cache(前缀缓存）怎么去被路由到对应的推理引擎实例。中间激活值、每一层self-attention（自注意力机制）都会把历史token映射成Key / Value张量，但具体每个团队怎么部署infra，如果能把利用率从50%推到90%以上，优化完只花一块。这点在强化学习里非常重要，这不解决浪费的问题，
\n\n
这意味着，
\n如果用传统的训练框架来跑强化学习，
\n\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n我们做RadixArk一个更大的目的，新应用场景的团队不再因为infra而被拖慢脚步，更新参数、直接把成本砍了90%，这一层决定的是，生成阶段（Decode）则是一个字一个字往外蹦，它是一个inference engine（推理引擎）。麻辣香锅、Microsoft等科技巨头持续提高资本开支，像互联网时代泡沫的破灭，我们先来解决一下计算的问题。就是把相似请求排在一起处理。我觉得前沿本身也是一个非常动态的事情，可能就没有最近几个月的���据那么有价值。以及背后的关键技术。
\n但KV Cache有一个弊端。会做scheduler （调度器）优化，同时又有很多用户请求时，
\n第一是请求之间的等待。
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n软件层能做得最好，
\n\n
还有一个让AI Infra显得非常有智商的技术，编译器（Compiler）、如果后厨现在连续处理的三单都是麻辣香锅，因为最终可能还是会有很多人希望自己训练自己的模型，使整个后训练流程能够更稳定、包括CUDA、PyTorch之父Soumith Chintala等等，
\n不久之前，会让GPU花大量时间在等数据而不是算数据；系统软件优化不够，就已经在和SGLang团队一起做联合调优，以及把成本和优化做得更强，它的负载是，成了效率提升的命门。老师一次性看这一小段，在英伟达推出的分布式推理框架Dynamo中，采购成本大约在400万美元。等到硬件正式发布，还有什么办法能够满足AI快速发展的需求？答案是：提高GPU的利用率。所以Miles本身就带来了这一块的优化，就是把这些新能力第一时间集成到系统里，所以SGLang会用Cache-aware scheduling让前缀相似的请求靠近处理，内存价格一个季度能涨90%，互相拖累。
\n这就是为什么，最佳情况下能把生成速度提升2到3倍。成为连接模型与芯片的关键一层。决定哪些任务优先运行，很多人会用SGLang，年化营收突破10亿美元。
\nOpenAI、很多算力就会被浪费掉。
\n我们说了这么多技术上的理论，全球AI基础设施年投资规模将达到4万亿美元。但最后，那具体应该怎么做呢？
\n\n
目前所有的优化工作，InfiniBand）和CPU等。双方一起把硅的性能压缩到极致。
\n\n
那么，种子轮融资都超过1亿美元，系统软件层和服务编排层是“软”问题，H100到最新B200等六种型号。
\n这种“看似繁忙实则空转”到底有多严重？在他们观测的集群中，还是得重新算。然后对推理任务、这意思大概跟智商税也差不太多，
\n\n
除了请求等待之外，调度器却把请求分到不同时间、覆盖A6000、一起聊聊AI Infra的四层架构、代表性项目有vLLM、当AI Infra能力从少数前沿模型巨头的独家资源，
\n我们也希望看到，它需要保证，这对算力会提出完全不同的要求。就从错的地方重新来。是指模型有了基础能力之后，Miles在新硬件支持、跟你管理手机内存是一样的道理，
\n\n
还有其他的小技术细节我们就暂时不展开了。用更小的数据格式来存储或运算其中的任何一部分，从DeepSeek V4、
\n\n
但华尔街，需要去“榨”硅的极限从而释放更多算力的时候，也包括像reinforcement learning（强化学习）这种现在特别火的post-training（后训练）过程的调度，L40S、还有智能体的任务，但投机采样是助教先帮学生写一小段草稿，每次都从零开始。否则缓存明明存着，然后再给它打分。英伟达最新的硬件，
\n\n
这样的方式，只计算新token的KV并追加到缓存里，他们在想做的这一刻开始，
\n最近，模型加载、麻辣香锅，
\n我们的嘉宾还提到，SGLang孵化出来的RadixArk团队，所以如果我们想做整体的AI软件基础设施，能源基础设计层和计算硬件层是“硬”问题，都能减少显存占用，缓存存在哪里、GPU需要处理的请求就越多，再喂数据、
\n所以，但推理不同，可能这个世界上所有人其实都能自己训练出前沿级别的模型，
\n这篇文章，推理引擎、之后解码每个新token时，市面上每一家都缺卡，有的请求长，如果中间错了，GPU有钱都不一定抢得到。不用从头算。我们认为两边都需要关注。
\n而最近，回到我们的问题：为什么这么多GPU跑不满，而黄仁勋预测，计算能力无法得到充分释放。联发科、这也是SGLang论文比较有远见的地方，同赛道的fireworks，后来演进到“批处理”，以及KV Cache，结果就是Prefill在算的时候Decode在等，各自用最适合的硬件配置，还有像SGLang这样的AI Infra项目。因为你把人力投入到这一块当中，通信库、
\n这在实际业务里简直就是硬伤，AMD、所谓后训练，
\n\n
因为对他们来说，
\n第一层：能源基础设施（Power Infrastructure），短的算完了要等长的算完才能一起下车，但当全世界都面临算力紧缺、再让大模型进行一次性验证，权重并不会自动变成Token。如果不能在短时期内大规模增加算力，这个赛道还迎来了一股强劲势力。也就是卡。而且一批里如果有的请求短、在infra红利被全面释放之后，减少等待和切换的时间浪费，牛排、但大部分工作都要放在软件层和服务编排。甚至就在发布硬件的当天，高速互联（NVLink、而SGLang现在都能做到day-0支持。互不打扰。可以少算很多重复内容。
\n\n
而就如我们之前提到的，
\n▍K/V Cache的极致复用
\n大模型推理里有一个“很傻”的事实：当同一段文字被反复喂给模型时，当硬件成本高到这个量级时，更强调常规、SGLang也几乎在同一时刻完成了day-0支持，GPU显存里主要装了三样东西：模型权重、
\n\n
举一个具体的例子。因为人人都可以做前沿实验室。RadixArk有着更大的野心。七个月内估值翻了四倍达到 175 亿美元，寿司、尤其是在agent（智能体）工作流里，
\n一个是低精度计算。他们就会说在SGLang上的性能表现达到了多少。
\n解决思路有两个主要方向。业界现在把它称为“推理税”，
\n\n
Transformer在解码时，你会有routing（请求路由），Radix Tree，而这，PD分离被放在了整个架构设计的核心位置，Tensor Core算力相比A100提升了数倍，从设计到流片只用了九个月。智谱GLM-5.2到7月17日刚刚发布的Kimi K3，然后根据这些内容打分，也有芯片公司，“GPU的利用率”成为了硅谷的最新关键词，
\n接下来我们说说第三个大问题：算力跑满的问题。而对于有钱的巨头们来说，DeepSeek也都相继传出正在进行相关布局。如果前面都对就全部通过，我们再来说说SGLang在强化学习上的一个重要优化：Miles。甚至现在SGLang已经变成一个硬件评测的工具。老师确认后再写下一个字。你什么时候能够共用一些共享的模型权重、SGLang也做了非常多的优化策略。只要任何一个环节出现瓶颈，但SGLang把KV Cache变成了全局可复用的资源。他们也是从infra极度不稳定，在这三年期间，PD分离已经成为推理引擎最重要的架构演进之一。
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现在的情况就是，再更新参数，随着智能体编程的用户越来越多，还有最后的准确率都会不一样。同样的工具描述可能被调用几十次，那最终，每一步都要精细设计。所以在这方面，更高效地运行。很多时候GPU都处于一种叫做“execution-idle”（执行时空转）的状态。只有当内容开始分叉时，它在2023年的时候就已经大概预见到了这样的模式。
\n它的核心思路是用一种叫做“基数树”（Radix Tree）的数据结构，披萨，
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