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vLLM Official Blog(vllm.ai)· Or Ozeri, Danny Harnik, Ronen Schaffer, Itay Etelis, Varun Sundar Rabindranath·· 2026-09-10精選品質評分79

vLLM 推出多層 KV 快取分層,提升 GPU 記憶體利用率與多使用者吞吐量

Tiered KV Cache Offloading in vLLM

重點導讀

vLLM 於 2026 年 9 月 10 日發布的 Tiered KV Cache Offloading 方案,將長上下文模型的 KV 快取分層到主機記憶體、檔案系統、物件儲存與遠端節點,避免重複預填。

推薦理由

vLLM 透過多層 KV 快取分層,降低 GPU 記憶體壓力,提升多使用者會話吞吐,並支援跨節點共享與自動熱啟動,讀者可直接應用於大模型部署。

信源出處vllm.ai

Tiered KV Cache Offloading in vLLM

本文為 888news 精選之重點導讀。若需閱讀作者完整原文、技術細節與官方討論,請前往原始網站。

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來源: vLLM Official Blog (vllm.ai)
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