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vLLM推送式KV迁移：首token时间缩短约3倍
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AI 综述
早先的 AWS 博客介绍了 vLLM 在分离式推理中采用的推送式 KV 迁移方案：该方案把 KV 传输协调移出关键路径，面向 prefill/decode 分离式服务。2026 年 10 月 28 日，AGI Hunt 的报道给出具体性能数据：采用推送式 KV 迁移后，首 token 时间（TTFT）缩短约 3 倍，单 token 输出时间（TPOT）最多改善 30%。报道称，该设计的正文涵盖 KV 传输协调的实现细节。目前该方案已由博客介绍逐步披露到性能数据层面。
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最新进展10月28日 07:01
新报道称该方案使首 token 时间缩短约 3 倍，单 token 输出时间最多改善 30%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntvLLM 推送式 KV 迁移：首 token 时间缩短约 3 倍，单 token 输出提速 30%
vLLM 在分离式推理中采用推送式 KV 迁移，将 KV 传输协调移出关键路径，使首 token 时间（TTFT）缩短约 3 倍，单 token 输出时间（TPOT）最多改善 30%。该设计面向 prefill/decode 分离式服务，正文涵盖 KV 传输协调的实现细节。
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