AI研修 大企業実務者向け第6章: 大規模AIを低コストで支える高速推論インフラ

分散アーキテクチャとgRPC対応

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複数のサーバーやGPUに処理を分散させる大規模インフラにおいて、システム間の通信オーバーヘッドやリクエストの管理は大きな課題となります。「sglang」のバージョンv0.5.16では、この分散アーキテクチャにおけるAPIの堅牢性と通信効率が大幅に強化されました。

gRPCを利用した非集約型(Disaggregated)の生成リクエストへの対応や、ネイティブなサーバーサイドカーモジュールのランチャーがサポートされています。また、プレフィル(入力処理)とデコード(生成処理)を分離するPDD(Prefill-Decode Disaggregation)において、リクエストの取り消し機能(Retraction)が追加され、処理が中断された際のリソースの解放がより厳密になりました。

MiMo V2.5などの最新モデルを用いたジグザグコンテキスト並列処理(zigzag context parallelism)にも対応しており、複数GPUを跨ぐ巨大モデルの並列処理を超低遅延で提供するための、本番環境に耐えうる安定したAPIエンドポイントを構築できます。


sglangによる巨大MoEの高速化|AI研修 大企業実務者向けの図解

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