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title: "SageMaker 上线前缀感知路由，TTFT 降 77%"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-09-11T22:42:10.495Z"
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article_section: "AI"
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# SageMaker 上线前缀感知路由，TTFT 降 77%

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 9月12日 · 探所 Curio

_系统提示反复重算是自建 LLM 的常见浪费，这条路由真正用起了 KV 缓存。_

AWS 在 Amazon SageMaker Inference 上推出了 prefix-aware routing（前缀感知路由）。逻辑很直白：LLM 请求的开头往往是一大段固定内容 —— 系统提示、参考文档、多轮历史，后面才跟用户那几十个 token 的输入。

这类前缀被 vLLM 等框架缓存成 KV pairs 后本可跳过重算，但请求一旦被随机分散到多台实例，每台都看不到足够的重复前缀，缓存就建不起来。新策略让**相同开头的请求落到同一台实例**,缓存才真正热起来。

## 来源档案
- **AWS Machine Learning Blog**
- AWS 官方产品博客，含功能说明、启用参数与自建 benchmark 数据。
- 功能已上线、参数与 API 用法属官方一手信息，可信；性能数字来自 AWS 自己的压测环境，无第三方复现，当作厂商口径看待。

## 延伸阅读
- **自建推理服务能不能抄这条路由** · aws.amazon.com(5 分钟) — 文里给了 PrefixLength 与 ConcurrencyThreshold 的取值权衡（太短会把请求挤到一台实例触发溢出，太长会让 temperature 这类小差异把本该同组的请求打散）,做自建 vLLM 服务的人可以对着这两条调参。

## 来源
1. [aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/reduce-llm-latency-with-prefix-aware-routing-on-amazon-sagemaker-inference/)

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