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

摘要

介紹 Kimi K3 在 vLLM 中的效能最佳化，透過排程、KDA 字首快取、零複製批次與延遲化計算等技術，將吞吐量提升 2.8 倍。讀者可了解如何解決 Mamba 架構的瓶頸並提升推理效率。

Details performance optimizations in vLLM for Kimi K3, achieving 2.8x throughput via scheduling, caching, and parallelism techniques.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 透過動態排程預算與零複製批次最佳化，大幅降低延遲並提升吞吐量。
• 引入 ReplaySSM 與字首快取檢查點，減少重複計算與狀態寫入。
• 利用解耦與上下文並行技術，顯著擴大快取容量並加速長上下文處理。

提到的工具與公司

• vLLM
• Kimi K3
• DeepEPv2
• DeepGEMM
• Triton
• Mooncake
• NVLS

適合誰看

正在開發或最佳化大型語言模型推理系統、熟悉 vLLM 與 Mamba 架構的開發者。

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