特性HTTPWebSocketgRPCHTTP转发本质通信协议通信协议通信协议/框架网络行为/模式通信模型请求-响应 (单向)全双工 (双向)多样 (单向/双向流)代理/中继连接方式非持久 (或短时复用)持久持久 (基于HTTP/2)取决于其使用的协议数据格式文本 (JSON, XML等)二进制 (帧)二进制 (Protobuf)传递原始请求性能开销大，延迟较高开销小，低延迟性能极高，低延迟自身会

https://arxiv.org/pdf/2503.15478以下是为您提供的全文逐字翻译。翻译力求忠实原文、学术规范且通顺易懂。作者：周一飞 1,2,†^{1,2,\dagger}1,2,†，姜松 1^{1}1，田渊栋 1^{1}1，Jason Weston 1^{1}1，Sergey Levine 2^{2}2，Sainbayar Sukhbaatar 1,∗^{1,*}1,∗，李仙 1,∗

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创建一个的空实例。由@dataclass自动生成的: 被调用，使用默认值初始化实例的step, 和kv属性（此时和kv都是None: 在__init__之后被自动调用，它进一步处理实例，将和kv从None变成各自独立的[]和{}。所以，最终答案是：它调用了由@dataclass装饰器自动生成的__init__方法，紧接着又调用了方法来完成最终的初始化。不，None不是一个可变对象。None是一个不

特性传统单步预测MTP 多步预测监督信号稀疏 (Sparse)密集 (Dense)每个Token的任务预测1步未来预测k+1步未来接收的梯度来自1个目标来自k+1个目标数据利用率基础提升k倍模型学习到的能力主要关注局部、短程依赖强制学习短、中、长程依赖一个生动的类比：传统训练（稀疏信号）: 像一个只盯着脚下走路的人。他每走一步，只看下一步要落在哪里。他能走得很稳，但可能对远方的路线规划能力较弱。M

是 asyncio 库中的一个同步原语，用于在协程之间进行通信和协调。

在分布式系统中，通过重新排序计算与通信，并借助融合内核消除冗余，可实现“计算换通信”的反直觉优化。对于百亿/千亿参数模型，此类融合可将单层延迟降低 20% 以上，是继张量并行、序列并行后的又一重要优化维度。AllReduce 后每个 GPU 得到完整张量每个 GPU 只计算完整张量的一个切片，其余部分补零。AllReduce 的求和语义将这些零和有效值相加，使得每个 GPU 获得所有切片的拼接结果

SGLang 的 GPU 内存分配遵循以下公式：2总内存 = 模型权重 + KV cache池 + CUDA图缓冲区 + 激活内存其中，激活内存和 CUDA 图缓冲区需要预留 5-8GB 空间。

chunk3 = {","spec_verify_ct": 3, # 最终验证次数"spec_accepted_tokens": 6, # 最终接受token数。

初始化占位：创建一个与并行采样数n等长的chunks列表，作为每个并行序列结果的最终存放位置。异步消费数据流：通过async for循环，不断地从 SGLang 的数据管道中取出数据块（chunk按索引分发和覆盖：根据每个chunk中的index字段，将其存放到chunks列表的正确位置，并用最新的chunk覆盖掉之前收到的同一序列的旧chunk。保留最终状态：当循环结束时，chunks列表中的每