Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
vLLM通过PagedAttention技术使同等硬件下可并发服务用户数提升2-4倍，吞吐量提升最高24倍
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/16/2026
First Seen
Sources
Related Claims
Unverified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80% similarUnverifiedPagedAttention 使显存利用率提升至接近 100%，实现同等硬件下并发吞吐量提升 2-4 倍73% similarUnverifiedvLLM引入PagedAttention技术，将KV Cache分割为固定大小物理块按需动态分配，多并发场景下显存利用率可比朴素实现提升3倍以上71% similarUnverifiedvLLM的PagedAttention借鉴操作系统虚拟内存分页思想管理KV缓存，将显存碎片化损耗从约30%降低至接近064% similarUnverifiedNew API小规模运营配置（2核CPU、4GB内存、40GB硬盘配MySQL和Redis）大概能承受30到100在线用户，每分钟几十到几百次请求64% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/529696API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/529696MCP
get_claim(id=529696)