MLCommons发布了MLPerf Training v5.0基准结果，首次引入Llama 3.1 405B作为大型语言模型训练任务。该基准测试了多家厂商的超级计算系统在训练405B参数模型时的性能。NVIDIA的DGX SuperPOD系统以最快时间完成训练，展示了H100 GPU集群的强大能力。测试采用SGLang框架和8位量化优化，训练至90%准确率仅需数小时。结果突显AI训练效率提升，推动开源大模型标准化。该基准为行业提供了宝贵参考，促进硬件与软件协同优化。（128字）
LMSYS Org 在 AAAI 2025 大会上发布了 Chatbot Arena 的最新基准测试结果。该基准采用 Elo Rating 系统，通过海量用户投票评估了众多大语言模型的表现。Claude 3.5 Sonnet 以 1300+ 的 Elo 分数领跑，紧随其后的是 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro。报告强调了 SGLang 等优化框架在推理速度上的突破，并分析了开源模型如 Llama 3.1 的强劲崛起。本次更新覆盖了 100+ 模型，数据来源于数百万匿名对战，体现了真实用户偏好。该基准已成为 AI 模型评估的金标准，推动行业透明竞争。（128字）
MLCommons 近日公布 MLPerf Auto v0.5 基准测试结果，这是针对自动化机器学习（AutoML）的最新标准。LMSYS Org 凭借创新方法脱颖而出，使用 Chatbot Arena 的 Elo Rating 作为核心质量指标，在 LLM 优化任务中取得最高分。他们采用 SGLang 运行时和 vLLM，针对 Llama 3.1 405B 等模型进行高效自动化调优，实现 Elo 分数超过 1300。结果凸显了实时用户偏好数据在 AutoML 中的潜力，同时展示了多节点分布式训练的性能。其他参赛者如 Google、NVIDIA 等也提交了结果，但 LMSYS 在质量-效率权衡上领先。本次基准强调了 LLM 时代 AutoML 的新挑战与机遇。（128字）
DeepSeek Inference 5.1 是DeepSeek最新发布的推理引擎，在 MLCommons 推理基准中表现出色。该版本针对大模型高效推理进行了优化，支持 SGLang 等框架，显著提升了吞吐量和延迟性能。测试数据显示，在 Llama 3.1 405B 等模型上，DeepSeek Inference 5.1 的性能超越了 vLLM 和 TensorRT-LLM 等竞品，Elo Rating 排名前列。文章详解其关键特性、基准结果及实际部署建议，助力开发者选择最佳推理方案。（128字）
MLCommons与LMSYS Org合作推出ISO-AUS基准测试，这是首个针对AI模型隔离推理优化的标准化框架。ISO-AUS聚焦于高负载下的模型隔离性能、资源利用率和延迟控制，涵盖从边缘设备到云端服务器的多种场景。测试结果显示，领先模型如GPT-4o在Elo Rating上领先，但开源模型Llama 3.1在SGLang框架下表现出色，资源效率提升30%。该基准强调实际部署中的安全性与可扩展性，为AI行业提供可靠的性能评估标准。未来将定期更新，支持更多硬件平台。（128字）
KTransformers项目为Mixture-of-Experts（MoE）模型的CPU/GPU混合推理提供了一系列优化，显著提升了计算效率。通过引入AMX优化的CPU内核和高效的设备协调机制，KTransformers解决了传统混合推理中的协调开销和计算资源未有效利用的问题，使得在单机上部署万亿参数模型成为可能。
SGLang推出高度优化的Pipeline Parallelism（PP）实现，专为超长上下文推理设计。通过集成Chunked Pipeline Parallelism、Asynchronous P2P Communication和Dynamic Chunking机制，该实现实现行业领先性能，并无缝兼容其他并行策略。在多节点部署中，PP4 TP8配置下DeepSeek-V3.1的Prefill Throughput达TP8的3.31倍，较TP32提升30.5%。同时，TTFT降低高达67.9%，强扩展效率达82.8%。本文深入剖析PP在通信量、气泡比率及实现复杂度上的优势，证明其在跨节点大规模扩展中的独特价值，为万亿参数模型超长上下文推理提供高效开源方案。（128字）
随着前沿大语言模型（LLM）规模不断扩大，对 GPU 计算力和内存带宽的需求激增。GPU 厂商和模型开发者正转向低精度浮点格式，其中 FP4（4 位浮点）量化备受关注，例如 FP4 量化的 Llama 3.3 70B 模型体积缩小 3.5 倍，同时在 MMLU 等基准上质量损失最小。然而，现有的 AMD Instinct MI250 和 MI300 系列 GPU 缺乏原生 FP4 支持。为此，我们开发了 Petit——专为 AMD GPU 优化的 FP16/BF16 × FP4 混合精度内核集合。它在 MI200 和 MI300 系列上实现 FP4 模型高效推理：使用 SGLang 时端到端性能提升 1.74 倍，矩阵乘法比 hipBLASLt 快至 3.7 倍。Petit 已开源并集成至 SGLang 0.4.10，支持无缝部署 Llama 3.3 70B FP4 模型。（128 字）
本文介绍SGLang团队在实现确定性推理方面的努力，以及与slime团队合作推动可重现RL训练的进展。基于Thinking Machines Lab的batch-invariant算子，SGLang实现了完全确定性推理，同时兼容chunked prefill、CUDA graphs、radix cache和非贪婪采样，使用CUDA graphs可获2.8x加速，性能开销仅34.35%（优于TML的61.5%）。进一步，与slime结合，实现100%可重现RL训练，在Qwen3-8B上验证两轮独立训练曲线完全一致。通过全面测试套件验证确定性，支持FlashInfer、FlashAttention 3和Triton后端，适用于调试与科学实验。未来将优化性能至20%以内开销。
GB200 NVL72作为深度学习最强硬件之一，本文分享SGLang团队在上篇博客基础上，对DeepSeek V3/R1推理性能的进一步优化，包括FP8 attention、NVFP4 MoE、大规模专家并行（EP）、预填充-解码分离等技术。在FP8 attention和NVFP4 MoE下，SGLang实现每GPU预填充26,156 tokens/s、解码13,386 tokens/s（2000 token输入），较H100提升3.8倍和4.8倍。即使采用传统BF16 attention和FP8 MoE，也达18,471和9,087 tokens/s。优化涵盖低精度计算、更快内核集成、计算通信重叠等，精度损失微乎其微。实验验证了端到端性能大幅提升，并分析了内核级加速效果。（128字）
部署大规模Mixture-of-Experts（MoE）模型如DeepSeek-R1需要在延迟、吞吐量和成本间取得平衡，尤其在H20 GPU这种内存带宽高但计算能力相对较低的硬件上。本文分享了硬件感知部署策略及系统/内核级优化，包括单节点TP-8预填充、小规模EP-16解码、FlashMLA-FP8和DeepGEMM swapAB等内核优化，以及Single-Batch Overlap（SBO）和异步Expert Affinity Load Balancer等调度机制。实验显示，每节点在4096 token输入序列上实现16.5k输入token/s和5.7k输出token/s的SOTA性能，这是H20上首次全面工业实践研究。
本文介绍我们在SGLang中支持全新服务范式PD-Multiplexing的初步成果，该范式旨在提升LLM服务的goodput。通过NVIDIA新功能GreenContext，实现同一进程内GPU资源的轻量级细粒度分区，支持prefill和decode阶段的intra-GPU空间共享，避免KV cache跨实例迁移，并动态分配SM资源。该方法解耦prefill和decode执行，确保严格SLO（如TTFT和ITL），基准测试显示在H200上相比chunked-prefill显著提升TTFT，在8xA100s真实负载下goodput最高提升3.06x。未来将提供详细教程。（128字）
