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vLLM是由UC Berkeley开发的高吞吐量大模型推理引擎，核心创新是PagedAttention技术
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3/10/2026
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bilibiliAI大模型学习中心3/10/2026
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UnverifiedSGLang由UC Berkeley团队主导开发，是目前与vLLM并列的两大主流开源LLM推理框架之一80% similarUnverifiedvLLM起源于UC Berkeley的研究团队，其核心论文于2023年在SOSP（操作系统原理研讨会）上发表78% similarVerifiedvLLM采用PagedAttention技术，可将推理吞吐量提升至传统框架的数十倍，是生产环境的首选方案77% similarUnverifiedvLLM由加州大学伯克利分校开发，其核心创新PagedAttention技术相比原生HuggingFace Transformers推理可实现数倍到数十倍的吞吐量提升76% similarUnverifiedvLLM由UC Berkeley LMSYS团队于2023年发布，PagedAttention借鉴操作系统虚拟内存分页思想解决KV Cache显存浪费问题75% similar
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