算法论文8
SGLang在Blackwell上推理性能远超vLLM
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AI 摘要
作者在Blackwell B200 GPU测试三种MoE后端,SGLang比vLLM峰值吞吐高142 TFLOPS,小batch快1.84×。优势源于kernel融合、硬件特化schedule和自适应grid sizing,这些优化在多维度叠加放大。
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142 TFLOPS 的差距:为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试,发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距,小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。

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