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🚀 AutoRound 携手 SGLang：高效量化模型推理新纪元

Intel Neural Compressor 团队宣布 AutoRound 与 SGLang 正式合作，支持低比特量化以实现高效 LLM 推理。AutoRound 通过符号梯度优化技术，实现 INT2-INT8 等低比特量化，在 INT2 精度下相对准确率提升高达 2.1 倍，量化 72B 模型仅需 37 分钟。集成后，开发者可直接在 SGLang 运行时部署量化模型，显著降低延迟。该方案支持多种架构、设备和格式，社区下载量超 200 万。未来将优化 MXFP4/NVFP4 和混合比特量化，推动多模态和代理任务部署。（128 字）

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SGLang推理加速：原生集成NVIDIA Model Optimizer，实现无缝量化部署

SGLang最新功能原生支持NVIDIA Model Optimizer量化！这一集成简化了从全精度模型到高性能量化端点的整个优化与部署流程，无需多步工具切换。通过SGLang中的ModelOpt API，只需三步即可完成量化（支持NVFP4、MXFP4、FP8等）、导出与部署。性能表现突出：在NVIDIA B200上，Model Optimizer与SGLang优化可实现比原生FP8高达2倍的单GPU吞吐量。结合Blackwell架构，从DGX Spark到GB300 NVL72均可显著提升延迟降低与内存节省。提供完整示例代码，助力开发者快速上手。（128字）