vLLM 通过双向 KV 缓存传输优化多轮 Agent 工作负载 TTFT
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vLLM 通过双向 KV 缓存传输优化多轮 Agent 工作负载 TTFT
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AI 综述
vLLM 引入了双向 KV 缓存传输机制，使解码节点能将先前生成的 KV 缓存返回给预填充节点，以减少多轮对话中的重复计算，从而提升首令牌生成时间（TTFT）。 根据 vLLM 官方博客，在使用特定硬件配置（Amazon EC2 P5en 实例和 AWS EFA）的多轮基准测试中，该机制使 Qwen3-32B 的 TTFT 最多缩短 1.6 倍，zai-org/GLM-5-FP8 最多缩短 3.3 倍。vLLM 称，该功能可在其他支持的配置上运行，但性能结果会因硬件、模型、工作负载和网络配置而异。
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最新进展10月12日 08:00
vLLM 通过双向 KV 缓存传输提升多轮智能体工作负载的首令牌生成时间报道时间线
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10月12日
- vLLM 官方博客vLLM 通过双向 KV 缓存传输提升多轮智能体工作负载的首令牌生成时间
vLLM 引入双向 KV 缓存传输机制，使解码节点能将先前生成的 KV 缓存返回给预填充节点，减少多轮对话中的重复计算，从而提升首令牌生成时间（TTFT）。在使用 Amazon EC2 P5en 实例和 AWS EFA 的多轮基准测试中，该机制使 Qwen3-32B 的 TTFT 最多缩短 1.6 倍，zai-org/GLM-5-FP8 最多缩短 3.3 倍。
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