待验证50% 置信事实精确时间
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
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50%
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长期有效
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2026/9/1
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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一76% 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74% 相似已验证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%69% 相似待验证视觉-语言模型（VLM）的代表性工作包括OpenAI的GPT-4V、Google的Gemini以及开源社区的LLaVA59% 相似已验证VLM（视觉语言模型）通常由视觉编码器（如ViT）、语言模型和连接两者的投影层组成，代表性模型包括GPT-4V/4o、Claude 3.5、LLaVA系列和InternVL58% 相似
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