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items: 云厂商集体涨价后，怎么利用SGLang帮AI团队省下算力租赁成本？
items: 云GPU推理：拆分服务KV优化实操

云厂商集体涨价后，怎么利用SGLang帮AI团队省下算力租赁成本？
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date: 2026-07-24T13:40:55+08:00
description: 如果你的 AI 团队正准备将多轮 Agent 智能体系统推向生产环境，或者正在处理高并发的知识库检索，最近大概率感到了成本压力。7 月 21 日，DigitalOcean 宣布将在 8 月 1 日提高部分 GPU 实例的价格，再次印证了云端硬件资源吃紧的现实。在算力租赁预算受限的背景下，单纯靠削减 Prompt 长度或降低并发数，早已无法应对真实的业务增长。事实上，多轮对话和长上下文推理之所以昂贵，根源往往不在于模型参数量过大，而是推理引擎对重复前缀（Prefix）的处理效率较低。在寻求极致资源利用率的过程中，越来越多的工程团队开始从传统的推理引擎转向 SGLang，试图从底层架构上省下真金白银。云端硬件成本上升，为何多轮对话成了算力黑洞？在智能体应用中，系统通常需要向大语言模型输入包含 System Prompt、历史对话纪录以及外部检索知识（RAG）的冗长上下文。如果使用传统的推理框架，每次用户发起新的提问，引擎都需要对前面已经计算过的内容重新执行一次 Prefill（前缀预填充）。这种重复计算在并发量上升时，会瞬间吃光 GPU 的 Compute TFLOPs 和显存带宽。在评估具体的算力租赁开销时，许多开发者发现显存溢出（OOM）频繁发生。为了防止服务崩溃，团队不得不临时租用显存更高的 H100 或 H200 节点。然而，根据 7 月发布的最新算力评测数据，这类重复前缀计算所消耗的算力，占据了推理阶段近四成的资源损耗。一旦掌握了前缀缓存机制，相同的显存配置完全可以承载翻倍的并发请求。从 vLLM 切换到 SGLang：用 RadixAttention 释放显存想要解决前缀计算浪费，关键在于如何管理 KV 缓存（Key-Value Cache）。过去开发者常用的 vLLM 主要依赖 PagedAttention，它通过分页管理解决了显存碎片化问题，但在处理复杂的树状前缀或分支对话时，缓存复用率相对有限。SGLang 则引入了 RadixAttention 机制。它将已经生成的 KV 缓存构建成一棵基数树（Radix Tree），在 Token 级别进行动态匹配与共享。这种设计在多种高频场景下展现出了显著的效率优势：多轮 Agent 交互：同一用户在长会话中的前几轮对话缓存会被直接复用，后续计算仅需处理新增 Token。树状分支探索：在 Agent 进行自洽性采样或思维链搜索时，多个分支共享同一段系统提示词和上下文。结构化输出提取：在生成 JSON 或特定 Schema 格式时，SGLang 能够在掩码生成阶段重叠计算，降低 CPU 与 GPU 之间的数据传输等待。实测数据显示，在面对前缀密集的任务时，SGLang 的吞吐量能比传统方案提升 25% 至 30% 以上。这意味着在相同的任务量下，团队可以通过减少 GPU 节点数量来降低算力租赁支出。部署 SGLang 降低算力租赁开销的分步方案将已有的大模型推理服务迁移至 SGLang 并实现成本压缩，可以通过以下三个步骤完成：第一步，容器环境与镜像准备。在你的算力节点上配置支持 CUDA 12 以上的 Docker 环境。使用最新的 SGLang 官方 Docker 镜像拉取运行环境，确保内置了针对 NVIDIA Tensor Core 的 Triton Kernel 优化。第二步，配置 RadixAttention 与显存预分配参数。启动服务时，通过指定 --enable-torch-compile 和 --mem-fraction-static 参数来锁定显存占用比例。将其设为 0.90 左右能够为动态 Radix 树留出足够的缓冲区，避免因突发流量导致显存抖动。如果是在 NexGpu 平台租用按秒计费的算力节点，可以在服务初始化脚本中自动完成此项配置。第三步，接入 OpenAI 兼容接口并启用结构化约束。SGLang 原生支持 OpenAI API 协议，因此前端无需改动代码，只需更改 Base URL。对于需要输出 JSON 的场景，引入 SGLang 的动态正则表达式约束，能够在生成阶段屏蔽非法 Token，从而节省无效生成所消耗的算力。结合弹性调度，把每一分算力用在刀刃上解决推理引擎的效率问题只是第一步，如何将其与灵活的云端算力结合才是控制总账单的关键。在实际项目中，业务流量往往存在明显的波峰波谷。如果为了应对峰值而长期租用包月高配节点，空闲时段的算力损耗将非常惊人。通过在 NexGpu 提供的弹性算力节点上部署 SGLang 镜像，团队可以构建出极具弹性的推理集群。利用 SGLang 高效的冷启动预热和动态前缀复用能力，节点在被拉起后能够迅速进入满吞吐状态。在夜间或低峰期，通过自动化脚本释放不必要的 GPU 实例，仅保留基础服务节点。随着 2026 年下半年各…

云GPU推理：拆分服务KV优化实操
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date: 2026-07-14T18:13:10+08:00
description: 很多团队租了云GPU跑大模型推理，看着卡在那里却利用率上不去。看着监控，SM利用率常常只有二三十，甚至更低，钱却一分没少花。这不是卡不够强，而是推理本身的特性在作怪。推理分两段：prefill把长prompt或上下文一次性算完，生成KV cache；decode则一个token一个token往外吐。prefill偏计算密集，decode偏内存带宽。两者挤在同一张卡上，长prompt一来，decode就被饿着，并发一高，显存里KV cache直接爆炸。单请求Llama 3 70B在128K上下文下，光KV cache就能吃掉40多GB，模型权重再一占，并发空间几乎为零。多用户一上来，要么排队，要么OOM。这几年大家慢慢摸出了路子。先从KV cache下手。PagedAttention把KV当成虚拟内存，按小块按需分配，请求结束立刻释放。以前预留最大长度，实际用不到一半的空间白占着，现在利用率直接翻倍甚至四倍。vLLM默认就开，配上合适的max-model-len和gpu-memory-utilization就能用。再量化。KV对精度没那么敏感，FP8直接砍半，NVFP4在新架构上还能再砍。70B模型32K上下文8并发，从80多GB掉到20GB左右很常见。质量损失在生产里大多可接受，尤其是非极致推理任务。CPU或NVMe offload当二级缓存也行，高峰时把冷block换出去，低优先级请求不至于直接拒。这些还只是单机优化。真正拉开差距的是拆分服务。把prefill和decode放到不同GPU池子里。prefill池专吃长上下文，算完把KV直接传给decode池继续生成。两边独立扩缩，互不干扰。长prompt不再拖累正在吐token的用户，decode池也能专门针对内存带宽优化。再加KV-aware路由：新请求优先打到已经缓存了相同前缀或历史的卡上，少重算。系统提示词、RAG文档、多轮对话历史这些共享部分，TTFT能从十几秒掉到一两秒。有实操经验的人反馈，哪怕只拆成两张卡，配合缓存路由和offload，整体吞吐和首token速度也能明显提升三成左右。流量形状变了，planner还能动态调整prefill/decode比例，不用手调。云端特别适合玩这套。本地买卡固定比例，流量一变就闲着。云上按需拉起不同规格实例，prefill用算力强的，decode用显存大或带宽高的，跑完释放。弹性调度让利用率从二三十往五六十甚至更高靠。训练集群饱和、推理却闲一半的情况，用autoscaling到零和分时复用也能压下去。选平台时看网络。拆分服务依赖快速KV传输，InfiniBand或高带宽RoCE是标配，延迟一高收益就没了。存储也得跟上，方便做多级缓存。现在有一类专注GPU的云服务，硬件更新快、配置简单、按量计费，正好匹配这种动态拓扑。NexGpu这类平台提供灵活的GPU租赁和弹性扩展，正好能支撑你快速验证prefill/decode池子，再根据实际流量调整规模，不用一开始就锁死一堆卡。实操步骤可以这样走。先单机vLLM跑起来，开PagedAttention、FP8 KV、prefix caching，测基准吞吐和延迟。监控内存带宽和SM利用率，确认是不是内存墙。然后上多卡，用框架把prefill和decode拆开，配置KV传输和路由。小流量先验证缓存命中率，再逐步加压。多轮agent或长上下文RAG场景收益最大，系统提示词一长，缓存命中直接省大头。常见误区有几个。一是上来就全拆，小流量反而增加复杂度，先聚合模式测清楚再拆。二是忽略传输开销，网络不够快，拆了还不如不拆。三是只盯峰值，忘了日常波动，弹性策略没配好，还是浪费。四是量化没验证任务，某些推理链对精度敏感，先A/B。价格波动也得考虑。GPU租赁价像石油一样跟着供需晃，短周期可能涨跌明显。拆分加缓存把同样算力压出更多token，单位成本就稳了。需求上来时弹性扩，闲时缩，比死守固定集群划算。NexGpu支持按需和灵活调度，正好帮中小团队在波动里卡准节奏，把优化落地到生产，而不是纸上谈兵。落地时别贪大。先从两卡或四卡验证端到端延迟和缓存命中，数据出来再扩。工具链成熟了，vLLM、相关编排框架都能直接用，云端镜像一拉就有环境。监控别只看GPU利用率，加上TTFT、ITL、缓存命中率、每token成本，这些才是真正赚钱的指标。推理已经占了大部分算力消耗，优化服务架构比单纯堆卡更有效。把prefill和decode拆开，把KV管好，同样的云GPU能服务更多用户、更长上下文、更复杂的多轮任务。试过的人都知道，一旦跑通，账单和体验都会不一样。接下来就看你怎么在自己的流量里把这些细节调到位了。