SGLang에서 Flash Attention 백엔드 구현: 기본 및 KV 캐시

이 블로그 게시물은 이제 SGLang 0.4.6 릴리스의 기본 어텐션 백엔드인 SGLang에서 Flash Attention 백엔드의 엔드투엔드 구현에 대해 자세히 설명합니다. 최신 LLM 서빙 엔진에서 어텐션 백엔드가 작동하는 방식과 Flash Attention의 내부 작동 방식을 심층적으로 살펴봅니다. KV 캐시 및 CUDA 그래프 지원을 포함한 구현 세부 정보를 공유하고, Speculative Decoding, MLA, Llama 4 및 다중 모드 지원과 같은 향후 작업에 대한 개요를 제시합니다. 벤치마크 결과는 FA3가 모든 테스트 시나리오에서 가장 높은 처리량을 제공하며 FlashInfer 및 Triton을 능가함을 보여줍니다.