待验证60% 置信事实精确时间
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0
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/8
首次发现
来源
DeepSeek开源DiSpark：不换显卡让AI推理提速85%
bilibili枫叶边城2026/7/4
相关事实
待验证PagedAttention 由 vLLM 团队于 2023 年提出，借鉴操作系统虚拟内存分页机制，将 KV Cache 内存浪费率从超过 60% 降低至接近 4%84% 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81% 相似待验证vLLM的PagedAttention将KV缓存切分为固定大小物理块（通常16个token），使显存利用率从不足40%提升至接近90%74% 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74% 相似待验证vLLM的PagedAttention将KV Cache碎片化率从传统方案的60-80%降至不足4%，吞吐量提升可达24倍73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/268032MCP
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