SGLang 弃用 torch.compile：AI Agent 重写优化代码
hsu_byron · x · 2026-08-12
SGLang Diffusion 在 H100 和 H200 GPU 上测试了 35 个扩散模型预设，发现 eager 执行模式的性能目前已可与 torch.compile 媲美甚至超越它。
知乎 contributor BBuf 指出，这不仅仅是跑分结果。借助 AI Agent 编写的优化代码和可中断的 CUDA Graphs（Breakable CUDA Graphs），现在已经能够替代 torch.compile 曾经提供的两大核心优势。
文章进一步分析了 torch.compile 在实际生产环境中的三大痛点：编译缓慢且不可预测（复杂模型甚至需要半小时）、不同 GPU 代际和编译模式下性能表现极不稳定，以及缺乏生产环境所需的灵活性。
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