SGLang 多 GPU 分布式推理：张量并行与流水线并行的工程实践

系列导读

你现在看到的是《SGLang 推理加速与生产级服务化部署实战》的第7/10篇，当前这篇会重点解决：帮助读者在分布式环境下正确选型并行策略，避免常见的通信瓶颈和配置错误。

上一篇回顾：第 6 篇《SGLang 性能调优实战：吞吐、延迟与显存的三维优化》主要聚焦 提供一套可复现的调优方法论，而非零散的建议，帮助读者在自家业务场景中快速找到最优配置。 下一篇预告：第 8 篇《SGLang 与 vLLM 对比评测：谁更适合你的生产环境？》会继续展开 提供一份客观、数据驱动的选型报告，帮助读者根据自身业务特征做出明智决策。

全系列安排

1. SGLang 初探：从 LLM 推理痛点看新一代框架的诞生
2. 手把手搭建 SGLang 实验环境：从 pip 安装到第一个推理 Demo
3. SGLang 核心机制剖析：RadixAttention 与前缀缓存深度解析
4. SGLang 前端语言实战：用 DSL 高效表达复杂推理逻辑
5. SGLang 服务化部署：使用 OpenAI 兼容 API 对外提供推理服务
6. SGLang 性能调优实战：吞吐、延迟与显存的三维优化
7. SGLang 多 GPU 分布式推理：张量并行与流水线并行的工程实践（本文）
8. SGLang 与 vLLM 对比评测：谁更适合你的生产环境？
9. SGLang 生产级部署排错指南：10 个常见问题与解决方案
10. SGLang 未来演进与生态集成：从推理到 Agent 与多模态

导语：从单卡优化走向多卡协