先了解这件事
2026年10月16日,vLLM博客发布技术复盘《Hyper Optimizing Kimi K3 in vLLM: Moving Fast and Responsibly》。据钛媒体·AGI报道,英伟达CentML工程师Benjamin Chislett用1.2万行CuTe DSL编写的Megakernel优化月之暗面Kimi K3推理;vLLM博客报告batch 1下超过840 tokens/s、多配置解码吞吐提升1.5至2倍,SemiAnalysis测算GB300 NVL72上达423 tok/s/user、提升1.68倍。vLLM博客称智能体优化的推理代码正超过人类审查与维护速度,团队因此提出fast-track model optimization RFC,让审查者从高层抽象判断设计而非逐行审代码。报道还提到英伟达正为vLLM开发DeepSeek V4.1等其他模型的优化。
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- 来源：钛媒体 · AGI
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10月30日
钛媒体 · AGI
英伟达用1.2万行Megakernel优化Kimi K3推理，vLLM称AI代码已快过人工审查
英伟达CentML工程师Benjamin Chislett用1.2万行CuTe DSL编写的Megakernel优化月之暗面Kimi K3推理，vLLM博客报告batch 1下超过840 tokens/s、多配置解码吞吐提升1.5至2倍，SemiAnalysis测算GB300 NVL72上达423 tok/s/user、提升1.68倍。vLLM博客称智能体优化的推理代码正超过人类审查与维护速度，团队因此提出fast-track model optimization RFC，让审查者从高层抽象判断设计而非逐行审代码。文章还提到英伟达正为vLLM开发DeepSeek V4.1等其他模型的优化。