How to serve trillions of tokens for trillion-parameter coding agents

摘要

分享如何最佳化 trillion-parameter 程式設計代理的推理效能，透過 SGLang 引擎修改、Tensor Parallelism 並行策略及微縮格式（NVFP4）提升效能。讀者可學習高併發下的推理架構設計與效能調優方法。

This post details optimizing inference performance for trillion-parameter coding agents using SGLang, Tensor Parallelism, and specialized hardware formats.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 使用 SGLang 引擎並進行微縮格式最佳化以提升效能。
• 採用 Tensor Parallelism 並行策略最大化互動性。
• 透過批處理與 KV Cache 管理解決高併發問題。

提到的工具與公司

• SGLang
• Kimi K2.6
• NVFP4
• B200
• Modal
• OpenRouter

適合誰看

系統工程師或負責推理服務架構與效能調優的開發者。

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