待验证50% 置信事实精确时间
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
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/13
首次发现
有效期至：2026/10/11
来源
AI课程怎么选？避坑与进阶实战指南
redditr/learnmachinelearning2026/7/12
相关事实
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82% 相似待验证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081% 相似待验证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%80% 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79% 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%78% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/502707API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/502707MCP
get_claim(id=502707)