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English(EN) Prefill/Decode Disaggregation in vLLM: The KV Transfer Math That Decides If It Pays Off

vLLM 引入基于推送的 KV 传输以降低 LLM 推理延迟

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

vLLM，一个用于大型语言模型推理的开源引擎，引入了一种基于推送的键值（KV）缓存传输机制，以提高分离推理设置的性能。这种新方法旨在通过优化 KV 缓存从预填充到解码实例的传输来减少首次令牌时间（TTFT）和每输出令牌时间（TPOT）。在 AWS EC2 P5en 实例上进行的基准测试显示，与之前的基于拉取的方法相比，Qwen3-32B 模型的 TTFT 提高了 3 倍，TPOT 提高了 30%。 AI

影响 优化了 LLM 推理基础设施，可能降低运营成本并改善使用 vLLM 的应用程序的用户体验。

排序理由 这是对一个开源 LLM 服务引擎的基础设施优化，而不是一个新的模型发布或核心研究。

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vLLM 引入基于推送的 KV 传输以降低 LLM 推理延迟

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报道来源 [2]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Sunita Nadampalli ·

    用于 vLLM 中解耦推理的基于推送的 KV 传输，以改善 TTFT 和 TPOT

    vLLM's prefill-decode disaggregation splits LLM inference across engine instances but must transfer the KV cache between them. This post introduces a push-based NIXL connector that moves transfer coordination off the critical path, delivering up to 3x better TTFT and 30% better T…

  2. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · AI Tech News ·

    vLLM 中的 Prefill/Decode 分离：决定其收益的 KV 传输数学

    <h2> TL;DR </h2> <ul> <li>Prefill/decode (P/D) disaggregation puts the two phases of LLM inference on separate engine instances. vLLM's own docs are blunt about the trade: it lets you tune time to first token (TTFT) and inter-token latency (ITL) independently and controls tail IT…

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