AWS 发布 vLLM 双向 KV 传输优化教程
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AWS 发布 vLLM 双向 KV 传输优化教程
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AI 综述
AWS 发布技术文章，介绍在 vLLM 中启用双向 KV 缓存传输机制，允许 Decode 节点将已计算的 KV 块返回给 Prefill 节点，以避免多轮对话中重复计算上下文。 在 Amazon EC2 P5en 实例的 1P1D 部署中，该功能使 Qwen3-32B 的 TTFT 降低最高 1.6 倍，zai-org/GLM-5-FP8 降低最高 3.3 倍。AWS 指出，该功能需使用 vLLM v0.21.0 或更高版本配合 NixlConnector，并在预填充和解码服务器上启用 bidirectional_kv_xfer，同时使用 KV 缓存感知路由器；性能结果会因硬件、模型、负载和网络配置而异。
AI 根据报道生成 · 21 天前更新
最新进展10月20日 00:03
vLLM 双向 KV 传输优化多轮智能体负载 TTFT报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- AWS Machine Learning Blog精选vLLM 双向 KV 传输优化多轮智能体负载 TTFT
AWS 在 vLLM 中引入双向 KV 缓存传输机制，允许 Decode 节点将已计算的 KV 块返回给 Prefill 节点，避免多轮对话中重复计算上下文。在 Amazon EC2 P5en 实例的 1P1D 部署中，该功能使 Qwen3-32B 的 TTFT 降低最高 1.6 倍，zai-org/GLM-5-FP8 降低最高 3.3 倍。