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vLLM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
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7/16/2026
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UnverifiedvLLM引入PagedAttention技术将KV Cache分割为固定大小物理块按需分配，而llama.cpp采用预分配策略在模型加载时一次性保留完整KV Cache空间84% similarUnverifiedvLLM的PagedAttention将KV Cache划分为固定大小物理块，通过块表实现地址映射，将碎片化率从60-80%降至不足4%，吞吐量提升可达24倍81% similarVerifiedPagedAttention技术借鉴操作系统虚拟内存的分页思想，将KV Cache切分为固定大小的物理块动态分配79% similarUnverified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78% similarUnverifiedvLLM通过PagedAttention技术将KV Cache的内存碎片率从60%以上压缩至接近零，在高并发场景下可将推理吞吐量提升数倍78% similar
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