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vLLM 官方博客· Wentao Ye (Red Hat), Canlin Guo (Huawei), Yongye Zhu (Inferact), Jiangyun Zhu (Inferact), Ziming Huang (Inferact), Wei Zhao (NVIDIA), Michael Goin (Red Hat), Jie Li (Inferact)·· 2026-09-13AI 评分55

vLLM 详解 Kimi K3 性能优化:如何实现 2.8 倍吞吐量提升

Kimi K3 Performance Optimizations in vLLM: The Road to 2.8× Throughput

AI 导读

vLLM 官方博客发布 Kimi K3 性能优化指南,通过全栈调整将吞吐量提升至 2.8 倍并降低延迟。文章重点解析自适应推测解码预算、内部 KDA 前缀检查点、零拷贝混合批次及延迟 MXFP4 最终化等关键改进,并涵盖 ReplaySSM 状态重构、PD 分离及解码上下文并行等技术细节。

来源:vLLM 官方博客 · vllm.ai