英伟达优化 Kimi K3 推理速度

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英伟达优化 Kimi K3 推理速度

英伟达优化 Kimi K3 推理速度

SemiAnalysis 发文称，英伟达通过一项上游 vLLM 优化，在 2.8 万亿参数的 Kimi K3 模型上实现每用户每秒 423 个 token 的速度，相同硬件下快 1.68 倍。

该帖称，英伟达 CentML 的 Benjamin 使用 Cute DSL 编写了解码专用内核，并通过 Megakernel 融合实现优化；英伟达也在为 vLLM 开发适配 DeepSeek v4.1 等模型的工作。

SemiAnalysis(@SemiAnalysis_)

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楼主听话，快到碗里来！
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水帖美如花，养护靠大家！

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