Improve TTFT for multi-turn agentic workloads with bi-directional KV transfer in vLLM

AWS Machine Learning Sunita Nadampalli Lingua dell'articolo originale: Inglese

Riassunto della pubblicazione. Le condizioni di AWS Machine Learning non consentono la riproduzione integrale dell'articolo: leggi il testo completo sul sito originale.

Riassunto della fonte (Inglese)

Multi-turn agentic workloads reprocess growing conversation context each turn, driving up latency. See how bi-directional KV cache transfer lets prefill and decode nodes reuse previously computed context across turns, cutting time to first token by up to 1.6x for Qwen3-32B and 3.3x for GLM-5-FP8 on Amazon EC2 P5en instances with EFA.

Leggi l'articolo completo

aws.amazon.com

Leggi su AWS Machine Learning (nuova scheda)

Argomenti