待验证60% 置信事实精确时间
与传统方法相比，PagedAttention使vLLM能够将批处理大小提升2-4倍，并实现接近100%的内存利用率
2
来源数
60%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
vLLM Deep Dive: How PagedAttention Enables High-Throughput LLM Inference
githubvllm-project2026/6/6
相关事实
待验证vLLM通过PagedAttention技术使同等硬件下可并发服务用户数提升2-4倍，吞吐量提升最高24倍80% 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80% 相似待验证vLLM引入PagedAttention技术，将KV Cache分割为固定大小物理块按需动态分配，多并发场景下显存利用率可比朴素实现提升3倍以上78% 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78% 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
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/54033API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/54033MCP
get_claim(id=54033)