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英伟达vLLM优化使Kimi K3推理提速1.68倍

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AI 综述

2026年10月18日,英伟达通过vLLM上游优化,使2.8万亿参数的Kimi K3模型在GB300 NVL72架构上实现423 tok/s的推理速度,性能提升1.68倍。 该优化由CentML工程师Benjamin主导,采用1.2万行代码的Megakernel融合技术,并使用Cute DSL编写解码专用内核,以达成上述性能指标。 目前,英伟达团队还在为vLLM框架开发针对DeepSeek V4.1等其他模型的优化方案,持续扩展其在AI推理领域的技术生态布局。

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10月18日
  1. IT之家
    英伟达通过 vLLM 上游优化使 Kimi K3 模型推理速度提升 1.68 倍

    英伟达通过 vLLM 上游优化,使 2.8 万亿参数的 Kimi K3 模型在 GB300 NVL72 上实现 423 tok/s 推理速度,性能提升 1.68 倍。 该优化由 CentML 工程师 Benjamin 完成,采用 1.2 万行代码的 Megakernel 融合,使用 Cute DSL 编写解码专用内核。 英伟达还在为 vLLM 开发 DeepSeek V4.1 等其他模型的优化。

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