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