已过期80% 置信事实精确时间
vLLM 的分页注意力（PagedAttention）技术将GPU显存利用率从传统方式的20-40%提升到接近100%
9
来源数
80%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30(已过期)
来源
本地部署大模型的5种方法：从入门到生产环境
bilibili知识航母2026/6/10
相关事实
待验证vLLM通过PagedAttention技术将GPU显存利用率提升数倍，是开源社区最主流的高并发大模型推理引擎之一77% 相似待验证vLLM、TensorRT-LLM等推理引擎通过PagedAttention、连续批处理等技术提升GPU吞吐量73% 相似待验证vLLM由加州大学伯克利分校开发，以PagedAttention技术著称，能高效管理GPU显存，适合高并发生产环境69% 相似待验证GPT-Live Mini 和 Live Medium 在 GPQA 上得分提升至 70%/80% 区间，基本达到 GPT-5 级别智能水平62% 相似待验证斯坦福大学2023年的研究表明，GPT-4在开放域问答任务上的准确率比传统NLU系统高出约40个百分点62% 相似
引用此条事实
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