GLM 5.3 Optimizations, Part 1: Hybrid HiSparse Offloading in vLLM

摘要

vLLM 團隊介紹 Hybrid HiSparse 技術，透過將稀疏注意力模型的 KV Cache 部分移至 CPU，解決大模型推理時記憶體不足的問題。此最佳化讓 GLM 5.3 能在單一節點上支援更長上下文與更高併發量，同時保持推理流暢。

vLLM introduces Hybrid HiSparse to offload sparse attention KV cache to CPU, enabling GLM 5.3 to handle long contexts and high concurrency on limited GPU memory.

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

• Hybrid HiSparse 將稀疏模型的 KV Cache 部分移至 CPU 以節省記憶體。
• GLM 5.3 在 8 張 H200 卡上實現 100 萬 token 上下文與高併發。
• vLLM v0.30 將廣泛支援此最佳化，目前僅支援 NVIDIA GPU。

提到的工具與公司

• vLLM
• GLM 5.3
• H200
• HiSparse
• MTP3
• CUDA
• EvalScope

適合誰看

使用大型語言模型進行高併發推理開發者與系統工程師。

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