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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.
AI 导读
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%。
推荐理由
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。
来源：vLLM 官方博客（网页） · vllm.ai