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vLLM 和 TensorRT-LLM 等现代推理框架通过连续批处理（Continuous Batching）和 PagedAttention 等技术提升 GPU 利用率
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
Hetzner服务器遭大规模冲击：廉价云服务的承载隐忧
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涉及实体
相关事实
待验证TensorRT-LLM由NVIDIA官方推出，通过算子融合和精度混合计算针对自家GPU进行性能调优，但模型支持范围相对有限76% 相似待验证vLLM 支持多 GPU 分布式推理，主要采用张量并行策略，底层集成 Megatron-LM 的并行算子并利用 NCCL 库实现 GPU 间通信75% 相似待验证MLX在纯GPU推理时通常有优势，而GGUF在需要CPU/GPU混合调度时更灵活72% 相似待验证llama.cpp、Ollama、vLLM等推理框架适配Qwen模型权重，支持GGUF、AWQ、GPTQ等量化格式使其能运行在消费级GPU乃至CPU上72% 相似待验证Optimization techniques like PagedAttention, continuous batching, and speculative decoding boosted GPU utilization from 30-50% with traditional methods to over 90%72% 相似
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