vLLM 发布 GLM-5.3 长上下文部署优化方案
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vLLM 发布 GLM-5.3 长上下文部署优化方案
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AI 综述
vLLM 团队发布 GLM-5.3 长上下文推理优化的第二部分，在 16 张 H200 上采用 1 个 prefill 节点加 1 个 decode 节点的分离部署，通过 PCP 按 token 切分 prompt、DCP 按 token 分片 KV cache，使 1M 上下文得以服务。 该方案需在 vLLM v0.32.0 或更高版本（vllm/vllm-openai:v0.32.0 镜像）上运行，文中结果基于 vLLM main 分支 9e38b4111a 测得。vLLM 团队称，若不启用 sparse_mla_force_mqa，prompt 落在 2048 token top-k 以内的 prefill 批次会走稠密 MHA 路径。
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最新进展10月23日 08:00
vLLM 详解 GLM-5.3 在 16 张 H200 上的 PCP、DCP 与 Hybrid HiSparse 优化报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- vLLM Blog精选vLLM 详解 GLM-5.3 在 16 张 H200 上的 PCP、DCP 与 Hybrid HiSparse 优化
vLLM 团队发布 GLM-5.3 优化第二部分，在 16 张 H200 上以 1 个 prefill 节点加 1 个 decode 节点的分离部署，用 PCP 按 token 切分 prompt、DCP 按 token 分片 KV cache，使 1M 上下文得以服务。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。