待验证50% 置信事实精确时间
vLLM通过连续批处理在请求间动态调度，避免GPU空转，再配合PagedAttention压缩缓存开销。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/17
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相关事实
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75% 相似待验证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。75% 相似已验证连续批处理允许在任意迭代步插入新请求、移除已完成请求，使GPU在每一步保持满负荷运转74% 相似待验证vLLM、TensorRT-LLM等先进推理框架引入了连续批处理（Continuous Batching）和分离式预填充（Disaggregated Prefill）等技术来缓解预填充-解码干扰73% 相似待验证vLLM 以 PagedAttention 技术著称，通过高效管理 KV Cache 显著提升吞吐量；SGLang 通过 RadixAttention 和更激进的前缀缓存复用，在多轮对话和长上下文场景下往往能取得更低的延迟。72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1050648MCP
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