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vLLM Official Blog(vllm.ai)· Wentao Ye (Red Hat), Canlin Guo (Huawei), Yongye Zhu (Inferact), Jiangyun Zhu (Inferact), Ziming Huang (Inferact), Wei Zhao (NVIDIA), Michael Goin (Red Hat), Jie Li (Inferact)·· 2026-09-13精選品質評分79

vLLM 中 Kimi K3 效能最佳化:實現 2.8 倍吞吐量之路

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

重點導讀

本文說明瞭在 vLLM 中對 Kimi K3 進行的多項效能最佳化,最終吞吐量提升至 2.8 倍。

  • 最終吞吐量:2.8× - 主要最佳化:自適應 speculative token。
推薦理由

本文詳細說明瞭多項效能最佳化技術,對於需要高吞吐量 Kimi K3 部署的工程師具有實務參考價值,可直接落地。

信源出處vllm.ai

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

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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