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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 块回传给 prefill 节点复用，减少多轮对话中重复的 prefill 计算，AWS 称这能提升加速器利用率，帮助应用在对话变长时维持响应及时的 TTFT。按 AWS 说明，使用需 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 表示效果随负载和配置而异，换用其他受支持的硬件、模型或网络配置时性能结果也会不同。

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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

沿着报道，了解事件的不同侧面。

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 块回传给 prefill 节点复用，减少多轮对话中的重复 prefill 计算。

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