10 月 18 日，调研机构 SemiAnalysis 发文称，英伟达通过一项上游 vLLM 优化，让 2.8 万亿参数量的 Kimi K3 模型实现 423 tok/s/user（每用户每秒 Token）的推理速度，对比相同硬件（GB300 NVL72）性能提升 1.68 倍。
据介绍，该优化由英伟达 CentML 工程师 Benjamin 完成。它通过大规模 Megakernel 融合，使用 Cute DSL 编写英伟达新推出的解码专用内核。这个 Megakernel 包含 1.2 万行代码，被视为 AI 辅助生成高级计算内核的未来方向。
除此之外，英伟达还在为 vLLM 开发 DeepSeek V4.1 等其他模型的优化。
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