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PagedAttention技术借鉴操作系统虚拟内存的分页思想，将KV Cache切分为固定大小的物理块动态分配
7
来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
vLLM与SGLang本地部署教程：性能提升3-8倍的实战指南
bilibili尚书省说书人
涉及实体
相关事实
待验证vLLM引入PagedAttention技术，将KV Cache分割为固定大小物理块按需动态分配，多并发场景下显存利用率可比朴素实现提升3倍以上79% 相似待验证vLLM引入PagedAttention技术将KV Cache分割为固定大小物理块按需分配，而llama.cpp采用预分配策略在模型加载时一次性保留完整KV Cache空间76% 相似待验证vLLM的PagedAttention将KV Cache划分为固定大小物理块，通过块表实现地址映射，将碎片化率从60-80%降至不足4%，吞吐量提升可达24倍73% 相似待验证vLLM的PagedAttention借鉴操作系统虚拟内存分页思想管理KV缓存，将显存碎片化损耗从约30%降低至接近071% 相似待验证vLLM通过PagedAttention技术将KV Cache的内存碎片率从60%以上压缩至接近零，在高并发场景下可将推理吞吐量提升数倍71% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/18032MCP
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