待验证50% 置信事实精确时间

vLLM启动后会霸占90%以上的显存建立缓存池以追求极致速度

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/9/16

首次发现

有效期至：2026/12/15

来源

LM Studio、Ollama、vLLM深度对比：本地大模型部署工具怎么选

涉及实体

相关事实

已验证与传统方法相比，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71% 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%70% 相似待验证Docker部署vLLM/SGLang过程中会产生大量缓存，几个小时就能写入100GB以上66% 相似待验证在4-bit甚至3-bit量化下，许多模型仍能保持90%以上的原始性能64% 相似待验证主流量化方案包括GPTQ、AWQ和QLoRA，可将模型压缩4-8倍同时保持95%以上下游任务性能64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/924998

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/924998

MCP

get_claim(id=924998)