待验证50% 置信基准精确时间
PagedAttention将KV Cache的内存利用率从不足40%提升至接近100%
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/11
首次发现
来源
vLLM推理框架详解：吞吐优化核心原理与面试攻略
bilibiliAI大模型升升2026/6/9
相关事实
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77% 相似待验证PagedAttention 使显存利用率提升至接近 100%，实现同等硬件下并发吞吐量提升 2-4 倍75% 相似待验证PagedAttention将KV Cache拆分为固定大小的物理块通过块表映射，GPU利用率可从低于40%提升至90%以上74% 相似待验证传统LLM推理中KV Cache的内存管理导致60%-80%的显存被浪费73% 相似待验证传统LLM推理中，KV Cache的内存管理导致60%-80%的GPU显存被浪费73% 相似
引用此条事实
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