English(EN) Improve TTFT for multi-turn agentic workloads with bi-directional KV transfer in vLLM

AWS vLLM 通过双向 KV 缓存传输改进代理工作负载的 TTFT

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-19 16:03

AWS 在 vLLM 框架中引入了一种双向 KV 缓存传输机制，以提高多轮代理工作负载的性能。这种新方法允许预填充和解码节点跨对话轮次共享和重用先前计算的上下文，从而减少冗余计算并提高加速器利用率。在 Amazon EC2 P5en 实例上进行的基准测试显示，首次令牌时间 (TTFT) 显著缩短，对于 Qwen3-32B 最多提高 1.6 倍，对于 zai-org/GLM-5-FP8 最多提高 3.3 倍，具体取决于工作负载和配置。 AI

影响通过减少多轮交互中的延迟和提高资源利用率，从而提高会话式 AI 代理的效率。

排序理由这是对现有框架 (vLLM) 的技术改进，用于优化云基础设施上的 AI 工作负载，而不是新的模型发布或重大的行业转变。

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报道来源 [1]

AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Sunita Nadampalli · 2026-10-19 16:03

使用 vLLM 中的双向 KV 传输改进多轮代理工作负载的 TTFT

Multi-turn agentic workloads reprocess growing conversation context each turn, driving up latency. See how bi-directional KV cache transfer lets prefill and decode nodes reuse previously computed context across turns, cutting time to first token by up to 1.6x for Qwen3-32B and 3.…

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