在 AMD GPU 上探索 vLLM 投机解码技术
本文主要探讨在 AMD GPU 硬件平台上利用 vLLM 推理框架实现投机解码（Speculative Decoding）的技术探索与优化。投机解码是一种有效降低大语言模型推理延迟的高级加速技术。结合 vLLM 与 AMD 算力生态，旨在提升大模型的生成吞吐量。由于原始素材仅提供标题，具体的实现细节、支持的硬件型号及性能评测数据等信息暂未披露。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
vLLM 推出文本水印功能实现方案
开源大模型推理框架 vLLM 介绍了其内置的文本水印实现方案。该方案采用保持分布特性的 Gumbel-max 文本水印技术，结合高效的 GPU 内核优化与统计学检测方法，并支持推测解码（speculative decoding）等高级推理加速特性。通过系统级工程优化，vLLM 在保障模型生成质量与推理吞吐效率的同时，为 AI 生成内容提供了可靠的水印嵌入与溯源能力。
9月13日2026-09-13
Kimi K3 在 vLLM 中的推理性能优化：实现 2.8 倍吞吐提升
文章介绍了针对 Kimi K3 模型在开源推理框架 vLLM 中的全栈服务优化方案，最终实现了 2.8 倍的吞吐量提升。优化措施覆盖调度机制、KDA 前缀缓存、ReplaySSM 状态恢复、预填充与解码（PD）分离及状态卸载，并对并行策略、混合专家（MoE）结构以及 GPU 底层算子进行了深度调优。