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AWS 在 vLLM 实现双向 KV 缓存传输降低多轮 Agent TTFT
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 10 月 20 日，AWS 在 Machine Learning Blog 发布文章，介绍其在 vLLM 中实现的双向 KV 缓存传输技术。该技术面向 P-D（prefill-decode）分离部署场景，让 prefill 节点能够复用 decode 节点保留的 KV 块，从而减少多轮对话（多轮智能体工作负载）中原本需要重复执行的预填充计算。据 AWS 报道，该优化可使多轮智能体工作负载的首 token 延迟（TTFT）最多降低 3.3 倍。此报道为一手来源，目前未见后续进展或矛盾信息。
AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新
最新进展10月20日 00:03
AWS 宣布在 vLLM 中实现双向 KV 缓存传输，多轮 Agent TTFT 最多降低 3.3 倍。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- AWS Machine Learning BlogAWS 在 vLLM 中实现双向 KV 缓存传输，多轮智能体工作负载 TTFT 最多降低 3.3x
AWS 在 vLLM 中引入双向 KV 缓存传输，让 P-D 分离部署中的 prefill 节点可复用 decode 节点保留的 KV 块，减少多轮对话中的重复预填充计算。
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