**vLLM高效解码上下文并行：长上下文工作负载吞吐量提升3倍**

_Efficient Decode Context Parallelism with vLLM for Long Context Workloads_

> vLLM推出的Decode Context Parallelism (DCP)技术通过将KV cache按序列维度分片到多GPU，有效解决长上下文推理中的内存瓶颈。相比传统张量并行方案，DCP可避免GQA和MLA模型中KV cache的重复存储，释放GPU内存以支持更大批处理，在长上下文agent工作负载下实现3倍吞吐量提升。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-08-30 06:18（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://vllm.ai/blog/2026-08-07-decode-context-parallelism)