待验证50% 置信事实精确时间
PagedAttention是vLLM推理引擎引入的显存管理机制，将KV缓存切分为固定大小block按需分配，使显存利用率从约60%提升到90%以上，并支持多请求共享基础权重。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
VRAM停车问题：如何消除60%的GPU闲置税
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
已验证分页注意力（PagedAttention）是vLLM的核心技术，将KV缓存分块管理，Flash Attention优化注意力计算的内存访问模式79% 相似待验证vLLM 和 SGLang 属于服务型推理框架，支持连续批处理（Continuous Batching）、PagedAttention 等技术以最大化并发吞吐量73% 相似待验证vLLM introduced PagedAttention as an optimization technique72% 相似待验证vLLM 是面向高吞吐量推理场景的 Python 框架，采用 PagedAttention 技术提升显存利用率和并发处理能力71% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1045706API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1045706MCP
get_claim(id=1045706)