待验证60% 置信解决方案精确时间
vLLM由UC Berkeley LMSYS团队于2023年发布，PagedAttention借鉴操作系统虚拟内存分页思想解决KV Cache显存浪费问题
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/11
首次发现
来源
Ollama获6500万美元B轮：85%财富500强已部署本地大模型
redditr/ollama2026/7/10
相关事实
待验证vLLM起源于UC Berkeley的研究团队，其核心论文于2023年在SOSP（操作系统原理研讨会）上发表79% 相似待验证vLLM由加州大学伯克利分校Sky Computing Lab于2023年开源发布76% 相似待验证vLLM由UC伯克利于2023年开源，凭借PagedAttention技术将LLM推理吞吐量提升2-4倍74% 相似待验证PagedAttention 由 UC Berkeley vLLM 团队于 2023 年提出，可消除传统连续预分配模式下高达 60-80% 的显存碎片浪费72% 相似待验证PagedAttention 是 vLLM 团队在 2023 年 SOSP 会议上发表的核心创新69% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/488187API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/488187MCP
get_claim(id=488187)