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AWS：vLLM 双向 KV 迁移降低多轮智能体 TTFT

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AI 综述

AWS 在其机器学习博客介绍了在 vLLM 中实现的双向 KV cache 迁移：prefill 与 decode 节点可跨对话轮次复用已计算的上下文。AWS 称这能提升加速器利用率，并在对话变长时帮助多轮智能体工作负载维持响应迅速的首字延迟（TTFT）。该功能可在其他受支持的配置上运行，但 AWS 提醒性能结果会因硬件、模型、工作负载和网络配置而异；且 KV cache 的生存时间（TTL）固定、不随访问续期，需按预期的轮次间隔调参，以在复用收益与加速器显存占用之间取得平衡。

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最新进展10月20日 00:03

用 vLLM 双向 KV transfer 优化多轮智能体工作负载的 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
用 vLLM 双向 KV transfer 优化多轮智能体工作负载的 TTFT
AWS 在 vLLM 中实现双向 KV transfer，让 prefill 与 decode 节点跨对话轮次复用已计算的上下文，降低多轮智能体工作负载的 TTFT。

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