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vLLM推出推送式KV传输以优化解耦推理性能

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AI 综述

2026年10月20日，AWS Machine Learning Blog发布文章，介绍vLLM开源推理引擎引入了基于推送的KV传输模式，旨在优化解耦推理中的首令牌时间（TTFT）和每输出令牌时间（TPOT）。该文章由Sunita Nadampalli撰写，介绍了这种推送式NIXL连接器，将预填充后的传输协调与设置移出关键路径。文章指出，在采用EFA互联的Amazon EC2 P5en实例集群上，该模式为Qwen3-32B模型带来了高达3倍的TTFT提升和高达30%的TPOT改善。该功能已作为加速器无关特性贡献给vLLM项目。

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最新进展10月20日 00:05

vLLM 推出基于推送的 KV 传输以优化解耦推理的 TTFT 和 TPOT

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10月20日

00:05
AWS Machine Learning Blog
vLLM 推出基于推送的 KV 传输以优化解耦推理的 TTFT 和 TPOT
vLLM 开源推理引擎引入了基于推送的 KV 传输模式，以优化解耦推理中的首令牌时间（TTFT）和每输出令牌时间（TPOT）。在采用 EFA 互联的 Amazon EC2 P5en 实例集群上，该模式为 Qwen3-32B 模型带来了高达 3 倍的 TTFT 提升和高达 30% 的 TPOT 改善。该功能已作为加速器无关特性贡献给 vLLM 项目。

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