AWS 在 vLLM 实现双向 KV 传输降低多轮 TTFT
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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 节点把已算好的 KV 缓存回传给 prefill 节点，让多轮对话复用此前计算的上下文，避免重复计算。AWS 称，在 Amazon EC2 P5en 实例的 1P1D 部署上，该功能使 Qwen3-32B 的首 token 延迟（TTFT）最多降低 1.6 倍，zai-org/GLM-5-FP8 最多降低 3.3 倍。 使用该功能需 vLLM v0.21.0 或更高版本配合 NixlConnector，在 prefill 和 decode 服务端都启用 bidirectional_kv_xfer，并使用能感知 KV 缓存的路由器。AWS 表示其他受支持的配置也能运行，但性能会因硬件、模型、负载和网络配置而异。
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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报道时间线
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10月20日
- AWS Machine Learning BlogAWS 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 节点把已算好的 KV 缓存回传给 prefill 节点，避免多轮对话重复计算。在 Amazon EC2 P5en 实例的 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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