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AWS博客介绍vLLM双向KV传输优化TTFT

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先了解这件事

AI 综述

2026年10月20日，AWS在其机器学习博客发布文章，介绍了vLLM引入双向KV缓存转移机制。该机制允许预填充和解码节点跨对话轮次复用已计算的上下文，以减少冗余计算。文章指出，在1P1D部署的基准测试中，该机制将Qwen3-32B模型的首次令牌时间（TTFT）最高提升了1.6倍，将zai-org/GLM-5-FP8模型的TTFT最高提升了3.3倍。文章同时提供了实现方法，包括使用vLLM v0.21.0或更高版本，配合NixlConnector，在预填充和解码服务器上启用bidirectional_kv_xfer，并使用KV缓存感知路由器。

AI 根据报道生成 · 11 小时前更新

最新进展10月20日 00:03

vLLM 通过双向 KV 转移提升多轮智能体工作负载的 TTFT

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日

00:03
AWS Machine Learning Blog
vLLM 通过双向 KV 转移提升多轮智能体工作负载的 TTFT
vLLM 引入双向 KV 缓存转移机制，使预填充和解码节点能跨对话轮次复用已计算的上下文，减少冗余计算。在 1P1D 部署的基准测试中，该机制将 Qwen3-32B 的首次令牌时间（TTFT）最高提升 1.6 倍，将 zai-org/GLM-5-FP8 的 TTFT 最高提升 3.3 倍。

本事件热度走势

可比范围当前: 8
可比范围峰值: 1010月20日 01:00
近 24 小时变化: –

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