SGLang 与 Meta 共研 CUDA Graph 推理优化新技术
ying11231 · x · 2026-08-18
SGLang 联合 Meta AI 团队发布技术博客，详细介绍在推理引擎中应用 CUDA Graph 的高级技术。通过重构 SGLang 的 CUDA Graph 支持，解决了算子兼容性、图管理和内存开销等挑战。文中重点介绍了几项创新技术：
- Breakable CUDA Graph (BCG)：作为新的默认预填后端，移除了对 torch.compile 的依赖，实现了更快的设置和更广泛的兼容性。
- 实验性全图预填：利用请求填充实现对动态预填工作负载的全图捕获，适用于 FA4 和 FlashInfer。
- 通用运行器/后端接口：通过系统化的架构设计，灵活管理不同的图捕获策略。
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