vLLM详解GLM-5.3在16张H200上的长上下文优化
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vLLM详解GLM-5.3在16张H200上的长上下文优化
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AI 综述
vLLM 团队在官方博客中分享了 GLM-5.3 在 16 张 H200 上运行长上下文的优化方案：把 prefill 与 decode 拆到不同节点，PCP 按 token 而非注意力头切分 prompt，DCP 按 token 分片 KV cache。vLLM 称，这套方案使 1M 上下文每张 GPU 仅需 6.7 GiB。 上述方案与评测结果要求 vLLM v0.32.0 或更高版本（vllm/vllm-openai:v0.32.0 镜像），数据在 vLLM main 的 9e38b4111a 版本上测得。这些数字是 vLLM 自述的实测结果，尚未见第三方复现。
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最新进展10月23日 08:00
vLLM 详解 GLM-5.3 在 16 张 H200 上的优化：PCP、DCP 与 Hybrid HiSparse报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- vLLM 官方博客vLLM 详解 GLM-5.3 在 16 张 H200 上的优化：PCP、DCP 与 Hybrid HiSparse
vLLM 博客详解 GLM-5.3 在 16 张 H200 上拆分 prefill 与 decode 节点的长上下文优化：PCP 按 token 而非注意力头切分 prompt，DCP 按 token 分片 KV cache，使 1M 上下文仅需每 GPU 6.7 GiB。
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