2xRTX 3090 实测:小模型预填充让 32K 上下文 TTFT 降 2.2 倍
teortaxesTex · x · 2026-08-11
开发者基于 vLLM 框架,使用两张 RTX 3090 成功复现了 NVIDIA 的一项推理优化论文。
核心机制是解耦预填充:用一个小模型处理长文本的预填充,再将生成的 KV Cache 传递给一个完全不同的大模型进行解码回答。
实测效果显著:
- 速度:在 32K 上下文长度下,首字延迟(TTFT)大幅降低 2.22 倍。
- 质量:保留了约 94% 的输出质量。
- 工程友好:无需修改 vLLM 源码,仅通过一个 KV connector 即可在原生框架上实现。
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