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SGLang（Structured Generation Language）是一个通过联合设计后端运行时系统与前端语言来提升大型语言模型（LLM）推理效率的开源框架。其运行机制结合了多层次的优化策略，具体可分为以下核心模块：

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一、后端运行时的高效调度与优化

1. RadixAttention缓存复用技术
   SGLang在后端采用**基数树（Radix Tree）**管理KV缓存（Key-Value Cache），自动识别并复用不同请求中的相同前缀，避免重复计算。例如，在多轮对话或思维链场景中，共享的对话历史或示例部分可直接复用缓存，显著减少内存占用和计算量。

   • 支持LRU（最近最少使用）驱逐策略，动态管理GPU内存中的缓存数据。
   • 与分页注意力和连续批处理技术兼容，提升多请求并发处理效率。

2. 推测解码（Speculative Decoding）
   通过草稿模型࿰