vLLM Hyper-Optimizza Kimi K3 su NVIDIA GB300 per Inferenza Rapidissima

Cosa se ne può fare

Un'azienda di chatbot potrebbe offrire agli utenti risposte quasi due volte più veloci quando pongono una domanda alla volta ¹.
Uno sviluppatore che esegue assistenti AI basati su Kimi K3 potrebbe ridurre i costi di infrastruttura ottenendo di più sulle stesse macchine da 16 GPU ¹.
Un ricercatore che testa agent AI a lungo contesto potrebbe vedere tempi di risposta migliorare fino a 1,8× su carichi di lavoro reali ¹.

La velocità è tutto

La libreria open-source vLLM ha spinto le prestazioni di Kimi K3 a livelli nuovi costruendo un set completamente personalizzato di istruzioni GPU, ovvero kernel, ottimizzati per i chip NVIDIA Blackwell. Per i modelli AI che rispondono una parola alla volta — un processo chiamato decoding — ogni microsecondo conta. Il risultato: oltre 840 token al secondo su una singola query con 16 GPU NVIDIA GB300 con DSpark (synthetic AL=6), con un aumento di throughput del 1,5–2× in diverse configurazioni testate.

L'approccio agentic

vLLM sta anche cambiando il modo in cui sviluppa queste ottimizzazioni. Per la prima volta, agenti AI hanno aiutato a scrivere e ottimizzare le parti più complesse del codice — kernel GPU personalizzati, fusione di più operazioni in una e coordinamento della comunicazione tra molte GPU ¹. Il team afferma che questo segna un cambiamento nel modo in cui il lavoro sulle prestazioni è organizzato: invece di essere gli esseri umani a rivedere ogni singola riga, stanno costruendo sistemi in grado di verificare automaticamente la correttezza. "Dobbiamo cambiare il modo in cui organizziamo il lavoro sulle prestazioni", ha scritto il team nel suo post del blog di ottobre 2026 .

Cosa è stato ottimizzato

Il percorso di decoding ottimizzato sostituisce quasi ogni operazione standard con un kernel custom costruito utilizzando il framework CuTe DSL di NVIDIA. Le tecniche principali includono:

Shape tuning: Diversi batch size utilizzano kernel diversi, così le risorse GPU rimangono pienamente occupate a ogni carico di lavoro.
Sovrapposizione di calcolo e comunicazione: L'output dell'attention viene fuso direttamente con la sua operazione all-reduce e il successivo calcolo residuo, riducendo il movimento di dati tra GPU.
Miglioramento dello scheduling Mixture of Experts (MoE): I punteggi del router e i calcoli degli expert vengono divisi tra i rank GPU, riducendo il lavoro ridondante e consentendo all'expert condiviso di girare in parallelo su uno stream separato.
Prefetching dei pesi nella cache: Mentre le GPU gestiscono la comunicazione, un kernel secondario precarica i pesi necessari per l'operazione successiva, evitando i colli di bottiglia di memoria comuni nell'inference con batch piccoli.

L'implementazione stock vLLM per Kimi K3 utilizza 130 microsecondi e 23 kernel per layer. La versione ottimizzata taglia a 69 microsecondi e solo 13 kernel per layer ¹.

Perché è importante

Un decoding più veloce significa costi inferiori e migliore esperienza utente per qualsiasi servizio che esegue Kimi K3. Il team ha rilevato che il throughput di decoding è aumentato fino a 1,5–2× su multiple configurazioni testate, e l'interattività P90 è migliorata fino a 1,8× sul workload AgentX ¹. vLLM prevede di applicare lo stesso approccio di ottimizzazione agentic ad altri modelli e hardware in futuro, sperando che la comunità aiuti a sviluppare gli strumenti di verifica e validazione necessari per rilasciare codice veloce ma sicuro.

Quanto è valida

Il percorso di decoding ottimizzato di vLLM gira a oltre 840 token al secondo a batch 1 su 16 GPU NVIDIA GB300 con DSpark, che è il 1,5–2× più veloce in throughput rispetto alla versione stock vLLM su diverse configurazioni testate ¹. Ogni layer ora termina in soli 69 microsecondi utilizzando appena 13 kernel personalizzati, rispetto a 130 microsecondi e 23 kernel dell'implementazione originale . Sul workload agentic AgentX, l'interattività P90 (il punto al di sotto del quale cadono il 90% delle risposte) è migliorata fino a 1,8× . I test sono stati eseguiti e riportati dallo stesso team vLLM .

Immagine: vllm.ai

Correzioni e aggiornamenti

Corretto il 23 ottobre 2026. Una versione precedente affermava che l'ottimizzazione stabiliva un nuovo standard per la velocità di inference in generale e descriveva il baseline come avente circa la metà della velocità; la fonte specificava la GPU esatta e le condizioni DSpark, e riportava un aumento di throughput del 1,5–2× piuttosto che un semplice confronto a metà velocità.

I fatti principali

Oltre 840 token/secondo a batch 1 su 16 GPU NVIDIA GB300 con DSpark
Il numero di kernel per layer è passato da 23 a 13, e la latenza da 130μs a 69μs
Fino a 1,8× di interattività P90 più elevata sul workload AgentX
vLLM ha utilizzato agenti AI per aiutare a scrivere e ottimizzare kernel GPU personalizzati
Le ottimizzazioni mirano a GPU NVIDIA Blackwell con batch size 1–64 e parallelismo contestuale opzionale