LMSYS.org发布的最新基准测试显示，在8×NVIDIA H200 GPU环境中，SGLang Diffusion对MiniMax-H3视频生成工作负载实现了显著加速。测试严格固定提示词、随机种子、分辨率、帧率和去噪步数，并在六类工作负载上进行比较。结果显示，SGLang的稠密路径可达到1.95倍无损加速，即在保持输出一致性的前提下将推理效率提升近一倍；若进一步引入步复用和稀疏注意力等近似优化，最高加速可达6.24倍，此时结构相似度（SSIM）落在0.76至0.91之间。该结果对高成本视频生成推理具有重要参考价值：一方面证明针对扩散模型的高效调度、内存与通信优化可以带来可观的端到端收益；另一方面也说明，在可接受质量损失范围内，稀疏注意力和步复用是进一步降低延迟、提升吞吐的关键手段。随着视频生成模型规模持续扩大，这类系统级优化有望缓解部署成本与实时性压力。