SGLang 中的 EPD 解耦：视觉语言模型弹性编码器扩展

SGLang 引入 Encoder-Prefill-Decode (EPD) 解耦架构，将视觉语言模型 (VLMs) 中的视觉编码与语言处理分离，实现视觉编码容量的独立水平扩展，提升资源利用率。该方案兼容现有的 Prefill-Decode (PD) 解耦，形成三层架构，支持多种传输后端和视觉嵌入缓存。在图像密集场景下，EPD 显著降低 TTFT（首 Token 时间），负载下比同置部署低 6–8 倍；吞吐量提升约 2 倍。但图像稀疏场景可能引入额外网络延迟。基准测试基于 Qwen3-VL-235B，在 8 张 H20 GPU 上验证其在多图像请求中的优势。（128 字）