待验证50% 置信事实精确时间
vLLM 的核心创新是 PagedAttention 内存管理机制，能将 KV Cache 的 GPU 显存利用率从传统方式的 40-60% 提升到 90% 以上
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/11
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相关事实
已验证vLLM 和 TensorRT-LLM 等现代推理框架通过连续批处理（Continuous Batching）和 PagedAttention 等技术提升 GPU 利用率75% 相似待验证vLLM主要面向NVIDIA GPU优化，对CPU推理和低端硬件的支持不如llama.cpp71% 相似待验证连续批处理机制在高并发场景下能将 GPU 利用率从 40%-60% 提升至 80%-95%70% 相似待验证Optimization techniques like PagedAttention, continuous batching, and speculative decoding boosted GPU utilization from 30-50% with traditional methods to over 90%69% 相似待验证推理引擎（如 vLLM、llama.cpp、TensorRT-LLM、Ollama）的作用是加载权重数据到 GPU 或 CPU 内存，接收分词后的 token 序列，执行 Transformer 的矩阵运算、注意力计算和采样策略，并逐步解码输出文本69% 相似
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