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作者实测:用SGLang SSD Expert Pack运行Kimi-K3,相对llama.cpp基线Alpaca/MMLU prefill提升6.96x/5.80x、decode提升3.30x/3.52x,92个路由层Top-16全部执行且io_errors=0,缓存命中率17.0%/22.7%

1 篇报道1 个报道来源2026-08-29更新

先了解这件事

报道摘要

SGLang 将 SSD-LLaMA 的思路引入 MoE 推理,把放不进显存和内存的路由专家放在 NVMe SSD 上,通过 Expert Pack 连续布局、O_DIRECT 直接 I/O 和带预算的 GPU LFU/LRU 缓存,只加载 router 选中的专家。

摘自 LMSYS Blog

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

8月29日
  1. LMSYS Blog精选
    SGLang 用 SSD Expert Pack 在消费级硬件上运行 DeepSeek-V4-Flash 和 Kimi-K3

    SGLang 将 SSD-LLaMA 的思路引入 MoE 推理,把放不进显存和内存的路由专家放在 NVMe SSD 上,通过 Expert Pack 连续布局、O_DIRECT 直接 I/O 和带预算的 GPU LFU/LRU 缓存,只加载 router 选中的专家。