sglangによる巨大MoE推論と負荷分散

sglang v0.5.14では、DeepSeek-V4などの巨大モデルの推論が最適化され、NVIDIA GB300環境で従来比5倍のスループットを達成しています。

特にMoE（Mixture-of-Experts：専門家モデルの混合）アーキテクチャの運用において、計算負荷の偏りを防ぐための高度な機能が追加されました。共有エキスパートの割り当てを行う「Waterfill」や、冗長なエキスパート複製に対して線形計画法を用いてルーティングを最適化する「LPLB（Linear-Programming Load Balancer）」といったアルゴリズムが実装されています。これにより、リクエスト集中時におけるAPIのレスポンス遅延を劇的に改善できます。

また、Mambaなどのアーキテクチャ向けに、int8形式のチェックポイントプールを用いたプレフィックスキャッシュのメモリ節約機能も導入されています。大企業の実務においては、こうした最新の推論エンジンを採用することで、同じハードウェア投資であってもより多くのユーザーリクエストをさばき、システム運用コストを大幅に最適化することが可能です。

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