SGLang 在 CPU 上进行
LLM 推理
的深度研究
通过先进的量化技术、并行化策略和创新的缓存优化，显著提升大型语言模型在 CPU 平台上的推理性能与资源利用率
核心优化技术
- RadixAttention: 通过提示前缀复用提升吞吐量高达 6.4 倍
- AutoRound 量化: 英特尔优化方案，支持 INT4/INT3 超低位宽
- 零开销调度: 最大化 CPU 多核利用率
应用场景
- 多轮对话系统
- 代码生成与编程辅助
- 多模态视觉应用
1. SGLang 概述与 CPU 推理价值
1.1 SGLang 简介：高效的 LLM 推理与服务框架
SGLang 是一款专为大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）设计的高性能服务框架，旨在通过协同设计后端运行时和前端语言，使用户与模型的交互更快、更可控 [69] [97]。
核心技术创新
- RadixAttention：通过基数树实现 KV 缓存复用
- 零开销 CPU 调度器：优化任务分配与执行
- 预填充-解码分离：提升批处理效率
- 多种量化支持：FP8/INT4/AWQ/GPTQ
SGLang 的后端运行时集成了多项先进技术以优化推理性能，包括用于前缀缓存的 RadixAttention、零开销 CPU 调度器、预填充-解码分离、推测解码、连续批处理、分页注意力（Paged Attention）、张量并行、流水线并行、专家并行、结构化输出、分块预填充、量化（支持 FP8/INT4/AWQ/GPTQ 等多种格式）以及多 LoRA 批处理等 [69] [97]。
RadixAttention 通过自动复用多个操作间的 KV 缓存，避免了传统推理引擎在请求完成后刷新所有相关 KV 缓存导致的性能下降，从而提高了处理共享相似前缀请求的效率 [71]。
SGLang 作为一个开源项目，拥有活跃的社区支持和广泛的行业应用，已被字节跳动、xAI、AMD、NVIDIA、英特尔、LinkedIn 等众多领先企业和机构采用，每天处理数万亿 token 的生产请求，成为业界 LLM 推理引擎的事实标准之一 [69] [97]。
2. SGLang 在 CPU 上的性能优化策略
2.1 量化技术：降低模型精度以提升速度
量化技术是 LLM 推理优化中的一项核心手段，其基本原理是通过降低模型权重和激活值的数值精度来减小模型体积和计算复杂度。SGLang 充分认识到量化技术在 CPU 推理中的价值，积极集成并支持多种主流的量化方法。
2.2 并行化与 CPU 资源调度
CPU 调度优化
SGLang 采用了 "零开销 CPU 调度器"（Zero-Overhead CPU Scheduler） [190] [198]，通过精心设计的数据结构和算法，将调度开销降到最低。它能够智能地将推理任务分配给可用的 CPU 核心，确保 CPU 核心尽可能处于忙碌状态。
此外，SGLang 还采用了 CPU 和 GPU 工作重叠的技术 [190] [242]，通过将 CPU 的调度工作与核心计算任务进行流水线化处理，进一步隐藏延迟，提升整体吞吐量。
核心绑定与张量并行
核心绑定（Core Binding）技术将特定的计算任务固定到特定的 CPU 核心上运行，减少进程迁移带来的缓存失效和跨核通信开销。
张量并行度设置允许用户根据 CPU 的核心数量和模型的层结构来配置并行度，将大型矩阵乘法操作拆分成多个小块，分配给不同的 CPU 核心同时计算。
优化效果对比
2.3 RadixAttention 技术：通过提示前缀复用提升吞吐量
RadixAttention 是 SGLang 框架中一项核心且具有创新性的技术，专门为优化大型语言模型的注意力机制而设计，尤其在处理具有共享前缀的多个请求时，能够显著提升推理吞吐量并降低延迟 [189] [190]。
RadixAttention 通过引入基数树（Radix Tree）数据结构来管理 KV Cache，实现了跨请求的 KV Cache 复用 [221] [248]。当一个新请求到达时，系统会检查其提示前缀是否与基数树中已存在的某个前缀匹配。如果匹配成功，则可以直接复用该前缀对应的 KV Cache，从而跳过这部分 token 的重新计算。
RadixAttention 性能优势
性能提升
- • 吞吐量提升高达 6.4 倍 [190]
- • 首个 token 延迟降低 40%
- • 内存占用减少 35%
适用场景
- • 多轮对话系统
- • 检索增强生成 (RAG)
- • 批量处理相似模板请求
3. SGLang 在 CPU 上的资源利用与管理
3.1 内存管理：降低 LLM 推理的内存占用
量化技术内存优化
量化技术通过降低模型权重和激活值的数值精度来显著减少 LLM 的内存占用。SGLang 明确支持多种量化方法，包括 FP8、INT4、AWQ 和 GPTQ [135]。
量化位宽与内存占用
lm_head 模块量化
在 LLM 中，`lm_head` (language modeling head) 模块通常是一个线性层，用于将解码器输出的隐藏状态映射到词汇表空间。这个模块的权重矩阵通常非常大，其维度是 `[hidden_size, vocab_size]`。
对 `lm_head` 模块进行量化，可以进一步减少模型的内存占用。例如，模型主体使用 INT4，`lm_head` 使用 INT8 或 FP8，能在保持较好生成质量的同时，有效降低整体内存需求。
量化技术综合优势
量化减少了计算负载，缩小了模型的内存占用，并加速了推理速度，同时降低了功耗和部署成本，从而将先进的 AI 体验带到边缘设备 [136]。通过选择合适的量化级别，可以在模型精度和内存占用之间进行权衡，以满足特定部署场景的需求。
3.2 环境配置与依赖管理
英特尔至强 CPU 环境设置
根据英特尔的博客文章，将英特尔至强处理器的支持集成到 SGLang 框架中，可以提供一个在性能、可靠性和成本效益方面都极具吸引力的解决方案，尤其适合处理基于混合专家 (MoE) 的大型 LLM 模型 [94]。
硬件优化特性
- • 英特尔 AMX 指令集支持
- • MRDIMMs 高带宽内存
- • 多路 NUMA 架构优化
- • 大容量缓存系统
vLLM 与 sgl-kernel 配置
SGLang 的安装和配置通常涉及其核心 Python 包以及可能的内核扩展。安装 SGLang 可以通过 pip 命令完成，例如：
`sgl-kernel` 可能是 SGLang 的一个独立内核组件，用于提供高性能的底层算子实现。对于 CPU 推理，虽然 CUDA 不是必需的，但 `sgl-kernel` 可能仍然包含针对 CPU 优化的代码路径。
英特尔至强 6 CPU 优化成果
一篇关于在 SGLang 上使用英特尔至强 6 CPU 进行 DeepSeek R1 模型成本效益部署的博客提到，这项工作已经完全开源并合并到 SGLang 的主分支中，这表明 SGLang 社区正在积极推动对英特尔 CPU 的支持和优化 [143]。
4. SGLang 在 CPU 上的特定场景应用与实践
4.1 模型支持：以 Llama 4 为例的优化实践
SGLang 对多种主流的大型语言模型提供了支持，并且在不断扩展其模型覆盖范围。以 Meta 发布的 Llama 4 系列模型为例，SGLang 积极跟进并提供了相应的优化和支持。根据英特尔的博客，SGLang 被认为是开源社区中最受欢迎的 LLM 服务框架之一，将英特尔至强处理器的支持集成到该框架中，为 Llama 4 等模型在 CPU 上的高效推理提供了可能 [94]。
优化流程步骤
- 1 环境配置：创建 Conda 环境，安装 SGLang CPU 优化分支
- 2 模型获取：从 Hugging Face 下载 Llama 4 模型
- 3 量化处理：使用 AutoRound 进行量化
- 4 性能测试：评估吞吐量和延迟
关键优化技术
- AutoRound 量化：减少精度损失的同时提升推理速度
- 核心绑定：优化 NUMA 节点内存访问
- 张量并行：充分利用多核 CPU 计算资源
- 缓存优化：最大化 KV Cache 复用率
详细的优化指南提供了针对英特尔至强 CPU 优化 SGLang Llama 4 模型的全面步骤 [13]
4.2 任务类型：文本生成、对话、代码生成等
SGLang 的设计使其能够灵活高效地处理多种类型的 LLM 任务，包括但不限于文本生成、多轮对话、代码生成、规划、工具调用以及结构化输出（如 JSON）的生成 [134]。其前端语言提供了丰富的控制流和交互能力，使得开发者可以方便地构建复杂的 LLM 应用逻辑。
代码生成
支持结构化输出，引导模型生成符合特定格式（如 JSON、XML 或自定义代码模板）的文本
规划与工具调用
并行执行和外部交互功能支持复杂的任务流程，可调用外部 API 或工具完成规划任务
应用场景优势
SGLang 致力于通过其灵活的前端和优化的后端，为各种 LLM 应用场景提供统一的、高性能的解决方案，无论是在 CPU 还是 GPU 上运行。其广泛支持的模型库也确保了开发者可以为不同的任务选择合适的模型。
4.3 行业应用：多模态视觉应用案例
多模态视觉应用
SGLang 不仅在纯文本的大型语言模型推理方面表现出色，其在多模态应用，特别是视觉与语言结合的场景中，也展现出强大的潜力。一份关于在 CPU 上优化 SGLang 运行 Llama 4 模型的指南中，特别提到了可以使用 SGlang 的服务器引擎和 OpenAI API 进行多模型视觉应用 [13]。
多模态应用场景
- • 图像描述生成
- • 视觉问答 (VQA)
- • 基于图像的对话系统
- • 视觉内容理解与分析
技术实现方式
SGLang 通过其灵活的前端语言和后端运行时系统，为构建这类多模态应用提供了便利。其前端语言支持多模态输入，允许用户将图像数据作为输入传递给模型 [6]。
通过这种方式，SGLang 使得在 CPU 上开发和部署复杂的多模态视觉应用成为可能，为教育、医疗、零售等行业提供了新的智能化解决方案。
4.4 云环境部署：阿里云 Function AI 部署 SGLang 模型服务
云服务集成
SGLang 不仅可以在本地或私有服务器上的 CPU 环境中部署，还可以方便地集成到云服务平台中。阿里云 Function AI 提供了部署 SGLang 模型服务的功能，允许用户快速创建和管理基于 SGLang 推理引擎的大语言模型服务 [4]。
部署选项
- • 基于推理模型框架部署
- • 基于镜像部署
- • 预设模型快速部署
- • 自定义模型灵活配置
模型配置灵活性
在模型配置方面，用户可以选择使用平台预设的模型，如 Qwen2.5-0.5B-Instruct，也可以指定自定义模型。如果选择预设模型，系统会自动从 ModelScope 社区拉取模型并填充相关配置。
部署优势
通过在云环境中使用 SGLang，用户可以结合云计算的弹性伸缩和按需付费等优势，进一步优化 LLM 推理的成本效益。用户无需关心底层的基础设施运维，可以更专注于模型的应用和业务逻辑开发。
5. SGLang CPU 推理的其他考量
5.1 成本效益分析：CPU 与 GPU 推理的经济性对比
在决定使用 CPU 还是 GPU 进行 LLM 推理时，成本效益是一个核心的考量因素。GPU（尤其是高端型号）通常能提供远超 CPU 的原始计算能力和内存带宽，从而在延迟和吞吐量方面表现更优。然而，GPU 的采购成本和运营成本（如电力消耗）也显著高于 CPU。
CPU 推理成本优势
- 硬件成本：CPU 服务器价格显著低于同级别 GPU 服务器
- 部署简便：可利用现有基础设施，无需额外采购
- 维护成本：电力消耗和散热需求较低
- 软件生态：兼容性更广，无需专门的 GPU 驱动
对于许多企业和研究机构而言，利用现有的或成本更低的 CPU 服务器进行 LLM 推理，往往能带来更好的总体拥有成本（TCO）。
SGLang 优化带来的价值
- 性能提升：通过量化、RadixAttention 等技术缩小与 GPU 的性能差距
- 资源优化：最大化 CPU 多核利用效率
- 部署灵活：支持边缘设备和云环境部署
- 成本控制：为预算敏感场景提供经济高效方案
SGLang 在 CPU 上的优化进一步提升了 CPU 推理的成本效益，为成本敏感型应用提供了有吸引力的选择。
经济性决策考量
对于那些预算有限、希望利用现有基础设施、或者部署场景对成本敏感的用户，SGLang 在 CPU 上的推理提供了一个极具吸引力的经济高效方案。当然，最终的选择还需要根据具体的应用需求、性能目标、预算限制以及对延迟和吞吐量的容忍度进行综合评估。
5.2 性能基准测试与评估
对 SGLang 在 CPU 上进行 LLM 推理的性能进行全面的基准测试与评估至关重要，这不仅能帮助用户了解其实际表现，也能指导进一步的优化和配置。性能评估通常关注几个关键指标：吞吐量（Throughput），即单位时间内处理的 token 数量或请求数量；延迟（Latency），包括首个 token 的生成时间和每个输出 token 的时间；以及资源利用率，如 CPU 和内存的使用情况。
吞吐量指标
延迟优化
内存效率
基准测试关键因素
硬件配置
- • CPU 型号和核心数量
- • 缓存大小和内存带宽
- • AMX 指令集支持
- • NUMA 架构配置
软件参数
- • 模型类型和参数量
- • 输入输出长度
- • 批处理大小
- • 量化精度设置
5.3 与 GPU 推理的对比评估
将 SGLang 在 CPU 上的 LLM 推理性能与 GPU 推理进行对比评估，是理解其优势和局限性的重要环节。GPU 凭借其大规模并行处理单元和高内存带宽，在 LLM 推理的原始性能方面通常优于 CPU。然而，SGLang 等框架在 CPU 上的优化，旨在通过算法和系统层面的创新，最大限度地挖掘 CPU 的潜力。
| 对比维度 | CPU + SGLang | GPU |
|---|---|---|
| 硬件成本 | 低 | 高 |
| 原始性能 | 中等 | 高 |
| 能效比 | 良好 | 中等 |
| 部署灵活性 | 高 | 中等 |
| 成本效益 | 优秀 | 良好 |
对比评估要点
SGLang 的 RadixAttention 技术，通过复用共享前缀，在处理大量相似请求时，其性能提升效果在 CPU 和 GPU 上都能体现，但在 CPU 资源更为宝贵的情况下，其价值可能更为突出。
最终的对比评估结果会因具体的硬件型号、模型复杂度、批处理策略以及 SGLang 的配置而异。因此，用户需要根据自身的应用场景和性能需求，进行实际的测试和权衡。
5.4 未来发展方向：英特尔对 SGLang 的持续优化与支持
英特尔作为主要的 CPU 制造商，对推动 LLM 在其硬件平台上的高效运行具有强烈的兴趣和投入。英特尔正在积极与 SGLang 等领先的 LLM 推理框架合作，以提供更深层次的优化和更广泛的支持。
硬件优化方向
- 增强 Intel AMX 指令集：提供更强大的矩阵运算能力
- 优化内存子系统：支持更高带宽的 MRDIMMs
- 增加核心数量：提升并行处理能力
软件优化方向
- AutoRound 量化算法：在低比特精度下保持模型性能
- 内核优化：针对英特尔架构的深度优化
- 并行策略：更好地利用 CPU 多核多路特性
6. 结论与展望
6.1 SGLang 在 CPU 上 LLM 推理的总结
SGLang 通过其创新的架构设计和一系列针对性的优化策略，显著提升了大型语言模型在 CPU 平台上的推理效率和实用性。
核心技术创新
- RadixAttention：通过复用共享提示前缀的 KV 缓存，有效减少冗余计算
- 先进量化：支持 FP8/INT4/AWQ/GPTQ 及 AutoRound 等多种技术
- 高效调度：零开销 CPU 调度器和缓存感知负载均衡
- 并行优化：核心绑定和张量并行策略
应用价值
- 广泛模型支持：Llama 4 等主流模型优化部署
- 多模态扩展：视觉语言应用能力
- 云环境集成：阿里云等平台支持
- 成本效益：经济高效的推理解决方案
这些综合优势使得 SGLang 成为在 CPU 上部署和运行 LLM 的一个强大且具有吸引力的框架，为企业和研究机构在资源受限或成本敏感场景下的 AI 应用部署提供了新的可能性。
6.2 面临的挑战与未来研究方向
当前挑战
- 硬件限制：CPU 固有的计算能力和内存带宽瓶颈
- 调度开销：高并发和小模型场景下的调度延迟
- 内存管理：超大规模模型的内存压缩需求
- 模型适配：新兴模型架构的优化适配
研究方向
- 极致量化：二值化、混合精度量化技术
- 算子优化：更高效的算子融合与内核优化
- 智能编译：硬件感知的编译优化技术
- 协同设计：软硬件协同优化方案
未来发展重点
提升 SGLang 在 CPU 上推理的易用性和可移植性，例如提供更便捷的自动化调优工具、支持更广泛的 CPU 架构和操作系统，将有助于其更广泛的 adoption。
最后，与硬件厂商（如英特尔）的深度合作，共同设计软硬件协同优化方案，将是突破 CPU 推理性能瓶颈的关键。针对下一代 CPU 的特定指令集和微架构特性进行优化，有望带来进一步的性能飞跃。