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AWS 在 vLLM 实现双向 KV 传输降低多轮 TTFT

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AI 综述

AWS 在 vLLM 中实现双向 KV 缓存传输：decode 节点把已计算的 KV 缓存回传给 prefill 节点，使多轮对话中已算过的上下文可跨轮复用，避免重复预填充。AWS 称，在 Amazon EC2 P5en 实例加 EFA 的 1P1D 部署上，该功能使 Qwen3-32B 的 TTFT 最多降低 1.6 倍、zai-org/GLM-5-FP8 最多降低 3.3 倍。使用需 vLLM v0.21.0 或更高版本配合 NixlConnector，在 prefill 和 decode 两端启用 bidirectional_kv_xfer，并使用能感知 KV 缓存的路由器。AWS 表示该功能也可运行于其他受支持配置，但性能会随硬件、模型、负载和网络配置不同而变化。

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最新进展10月20日 00:03

AWS 用 vLLM 双向 KV 传输降低多轮智能体负载的 TTFT

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10月20日

00:03
AWS Machine Learning Blog
AWS 用 vLLM 双向 KV 传输降低多轮智能体负载的 TTFT
AWS 在 vLLM 中实现双向 KV 传输，让 decode 节点把已计算的 KV 缓存回传给 prefill 节点，避免多轮对话中重复预填充。在 Amazon EC2 P5en 实例加 EFA 的 1P1D 部署上，该功能使 Qwen3-32B 的 TTFT 最多降低 1.6 倍、zai-org/GLM-5-FP8 最多降低 3.3 倍。

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