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vLLM introduce un conector NIXL basado en inserción (push-based) que traslada la coordinación de la transferencia de KV cache fuera de la ruta crítica, lo que significa que el cuello de botella de rendimiento en la inferencia distribuida de LLM se está desplazando del cálculo en sí hacia la arquitectura de comunicación entre instancias. Mediante la optimización conjunta de hardware y software, se ha logrado un avance significativo en la capacidad de respuesta en tiempo real de la inferencia desagregada.

vLLM introduce la transferencia bidireccional de caché KV para optimizar el tiempo hasta el primer token en agentes de IA multi-turno, lo que significa que el foco competitivo de la infraestructura de modelos de lenguaje de gran tamaño está pasando del rendimiento de inferencia en una sola tarjeta al intercambio eficiente del estado del contexto entre nodos. Al reutilizar el cálculo histórico entre los nodos de prefilling y decodificación, esta solución mitiga significativamente la redundancia computacional provocada por las conversaciones multi-turno.