vLLM 官方博客（网页）·· 2026-09-30SelectedAI score67
vLLM 发布 Kimi K3 性能优化：端到端吞吐提升达 2.8 倍
Kimi K3 Performance Optimizations in vLLM: The Road to 2.8× ThroughputSep 13, 2026·7 min readKimi K3 serving optimizations across scheduling, KDA prefix caching, ReplaySSM state recovery, PD disaggregation and state offload, parallelism, MoE, and GPU kernels.
Not yet translated; shown in Chinese.
AI guide
vLLM 宣布针对 Kimi K3 模型完成全栈推理性能优化，在 B300 节点 8K/1K 负载下实现端到端吞吐提升 2.2–2.8 倍，TTFT 降低 72%–85%，平均延迟降低 56%–60%。
Why it matters
原文给出了从自适应调度、KDA 检查点到 ReplaySSM 的全栈优化细节，读者可据此参考混合架构大模型推理加速方案。
Source:vLLM 官方博客（网页） · vllm.ai