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vLLM introduit un connecteur NIXL basé sur le push, déplaçant la coordination du transfert du KV cache hors du chemin critique, ce qui signifie que le goulot d'étranglement des performances de l'inférence distribuée de modèles de langage de grande taille se déplace du calcul lui-même vers l'architecture de communication inter-instances. Grâce à l'optimisation conjointe matérielle et logicielle, les capacités de réponse en temps réel de l'inférence désagrégée ont connu une avancée significative.

L'introduction par vLLM d'un transfert de cache KV bidirectionnel pour optimiser la latence du premier token des agent IA multi-tours indique que le point focal de la concurrence dans l'infrastructure des modèles de langage de grande taille se déplace du débit d'inférence sur carte unique vers le partage efficace de l'état contextuel entre nœuds. En réutilisant les calculs historiques entre les nœuds de pré-remplissage et de décodage, cette solution atténue considérablement la redondance de calcul générée par les conversations multi-tours.