待验证50% 置信基准精确时间

传统推理框架中每个请求的 KV Cache 需预分配等长连续显存，显存利用率通常仅有 20%-40%，PagedAttention 可将其提升到接近 100%

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/17

首次发现

来源

AI任务路由降本：中小团队如何判断是否值得落地

相关事实

待验证传统推理框架为每个请求预分配连续 KV Cache 显存块导致平均浪费率高达 60–80%83% 相似待验证传统KV Cache分配方案因按最大序列长度预分配连续显存块，导致平均显存利用率仅20%-40%79% 相似待验证推理时的KV缓存、激活值缓冲区和中间计算状态会额外占用30%-50%显存75% 相似待验证传统 LLM 推理中因需按最大长度预留显存，KV Cache 的实际利用率通常不到 30%67% 相似待验证输出Token价格通常为输入的4-6倍，源于预填充与解码两阶段的算力差异，解码阶段GPU利用率可能仅为预填充的10-20%65% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/544380

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/544380

MCP

get_claim(id=544380)