在 AMD GPU 上探索 vLLM 投机解码技术
本文主要探讨在 AMD GPU 硬件平台上利用 vLLM 推理框架实现投机解码（Speculative Decoding）的技术探索与优化。投机解码是一种有效降低大语言模型推理延迟的高级加速技术。结合 vLLM 与 AMD 算力生态，旨在提升大模型的生成吞吐量。由于原始素材仅提供标题，具体的实现细节、支持的硬件型号及性能评测数据等信息暂未披露。
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9月24日2026-09-24
vLLM 推出文本水印功能实现方案
开源大模型推理框架 vLLM 介绍了其内置的文本水印实现方案。该方案采用保持分布特性的 Gumbel-max 文本水印技术，结合高效的 GPU 内核优化与统计学检测方法，并支持推测解码（speculative decoding）等高级推理加速特性。通过系统级工程优化，vLLM 在保障模型生成质量与推理吞吐效率的同时，为 AI 生成内容提供了可靠的水印嵌入与溯源能力。
9月22日2026-09-22
vllm-metal 发布：为苹果芯片带来高并发大模型推理服务支持
vLLM 官方宣布推出 vllm-metal，将 vLLM 的分页机制（PagedAttention）和连续批处理推理服务架构引入 Apple Silicon 设备。该版本旨在提升苹果芯片设备上的高并发推理能力，在面对多智能体并发负载时能提供更稳定的首字生成时间（TTFT），并支持批处理 MTP 等高级特性，优化了 Mac 设备的本地大模型部署体验。
9月21日2026-09-21
vLLM 基于 GB300 NVL72 实现超大模型 Prefill-Decode 分离推理
该内容介绍了如何使用 vLLM 推理框架在英伟达 GB300 NVL72 硬件系统上，通过 Prefill-Decode（PD）分离架构运行超大规模模型 Qwen3.8-2.4T。该优化方案实现了 5K 吞吐量和 180 交互度指标，文章同时提供了供开发者复现这一推理性能测试结果的具体方法与指引。
9月18日2026-09-18
利用 PyNvVideoCodec 与 vLLM 实现多 GPU 视频字幕生成扩展
本文介绍了如何结合使用英伟达硬件视频解码库 PyNvVideoCodec 与大模型推理引擎 vLLM，在多 GPU 环境下实现视频字幕生成与视频描述任务的高效扩展。该方案通过硬件级视频解码加速数据预处理流程，有效解决了多模态视频理解任务中的数据吞吐瓶颈，提升了多卡并行推理的整体效率与性能表现。
9月15日2026-09-15
基于GB300 NVL72集群：Kimi-K3的高效DSpark多节点训练实践
文章介绍了针对Kimi-K3模型构建高效DSpark训练系统的技术实践。通过结合投机采样技术（Speculators）与Mooncake分布式架构，团队在GB300 NVL72算力集群上成功实现了多节点DSpark的高效扩展与训练，大幅提升了大模型训练中的吞吐表现与集群算力利用效率。
Novita AI 开源 Chord：面向 Kimi K2.x 的高效 INT4 MoE 算子，推理提速最高达 2.15 倍
Novita AI 与 vLLM 社区合作开源了高性能 W4A16 MoE CUDA 算子 Chord。该算子专为 Kimi K2.x 等混合专家模型的推理服务架构优化，支持与 Humming 兼容的索引路径及 SM90 分组。基准测试显示，Chord 在英伟达 H200 芯片上可实现最高 1.3 倍的加速，在未调优的 B300 芯片上加速比达 2.15 倍，显著优化了 MoE 架构的推理性能。
9月14日2026-09-14
AMD MI300X实现Megatron训练与vLLM推理的按位完全一致性
vime与RL-Kernel在AMD Instinct MI300X及ROCm软件栈上，实现了Megatron训练端与vLLM推理端（Rollout）选定Token对数概率的按位（bit-for-bit）完全一致。该技术解决了大模型强化学习微调过程中，因训练与采样引擎底层算子实现差异导致的数值偏差痛点，达成测试零误差，大幅提升了AMD算力生态在RLHF等强化学习工作流中的稳定性和可用性。
9月13日2026-09-13
Kimi K3 在 vLLM 中的推理性能优化：实现 2.8 倍吞吐提升
文章介绍了针对 Kimi K3 模型在开源推理框架 vLLM 中的全栈服务优化方案，最终实现了 2.8 倍的吞吐量提升。优化措施覆盖调度机制、KDA 前缀缓存、ReplaySSM 状态恢复、预填充与解码（PD）分离及状态卸载，并对并行策略、混合专家（MoE）结构以及 GPU 底层算子进行了深度调优。
9月10日2026-09-10
Following the Bottleneck: Optimizing MiniMax M3 on AMD Instinct MI355X
A performance model for LLM serving: inspect local shapes, remove repeated work, verify data movement and dispatch, then follow the queue.
Tiered KV Cache Offloading in vLLM
A host-centric framework for scaling KV cache across host memory, filesystems, object stores, and remote peers — reducing recomputation and increasing serving c
9月8日2026-09-08
GLM 5.3 Optimizations, Part 1: Hybrid HiSparse Offloading in vLLM
vLLM integrates HiSparse as a pressure-driven memory tier that composes with the Hybrid Memory Allocator and KV offloading, letting GLM 5.3 requests keep decodi
vLLM x AgentX: Optimizing for Real-World Agentic Serving
How vLLM optimizes KV cache management, parallelism, scheduling, and P/D disaggregation for agentic workloads, validated on SemiAnalysis AgentX with up to 130K
9月7日2026-09-07
Serving LLMs on Tenstorrent Hardware: Inside the vLLM TT Plugin
Tenstorrent accelerators join vLLM as an out-of-tree platform plugin, driven by mesh-architecture choices: phase-based scheduling, single-process data paralleli
9月1日2026-09-01
MiniMax H3 on vLLM-Omni: From System-Wide Optimization to Real-Time Serving with FastVideo’s FastH3
How vLLM-Omni optimizes and scales the complete MiniMax H3 stack, then integrates FastVideo’s four-step FastH3 for generation faster than playback.
8月22日2026-08-22
Large-Scale Sharded Weight Transfer with Ray Direct Transport (RDT) in vLLM
We implement a native sharded weight transfer engine in vLLM utilizing Ray Direct Transport (RDT), achieving weight transfer for the Kimi K2 model in BF16 on 48
8月21日2026-08-21
IsoExec: Unified Execution to Eliminate Trainer-Inference Mismatch in SkyRL
IsoExec unifies numerical execution across SkyRL's vLLM and Megatron runtimes, reducing the average rollout-versus-training logprob difference below 1e-6 on Qwe
8月20日2026-08-20
VeRL-Omni v0.2.0: Faster Diffusion RL and Stable Omni Training
A release focused on higher-throughput diffusion rollout, reusable omni adapters, and broader recipe coverage.
8月17日2026-08-17
Distributed Layerwise Offload: Scaling Toward 200B+ DiT Models Efficiently in vLLM-Omni
Distributed Layerwise Offload shards and streams DiT weights across devices, serving a measured 124 GB Cosmos3 model on 64 GB HBM and estimating a path toward 2