在 96 块 H100 GPU 上通过参数分解与大规模专家并行技术部署 DeepSeek

在 96 块 H100 GPU 上通过参数分解与大规模专家并行技术部署 DeepSeek。SGLang 的官方博客，写这篇博客是他们做到了“首个在大规模场景下接近官方 DeepSeek 博客所报道吞吐量的开源实现”。

DeepSeek 是一款广受欢迎的开源大语言模型，其卓越性能备受赞誉。然而该模型庞大的参数量及独特架构——采用多头潜在注意力机制(MLA)与混合专家系统(MoE)——需要先进的系统架构来实现高效的大规模推理服务。本篇博客将详解如何通过 SGLang 实现与 DeepSeek 推理系统性能的精准匹配。

参考文献：
[1] https://lmsys.org/blog/2025-05-05-large-scale-ep/

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