Unverified50% confidenceFactExact time
在vLLM中，每个内存页通常存储固定数量Token的KV向量（例如16个），允许不同请求的KV Cache非连续地存储在物理内存中
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Sources
50%
Confidence
Medium-term (~90 days)
Relevance
7/2/2026
First Seen
Valid until: 9/30/2026
Sources
vLLM Deep Dive: How PagedAttention Enables High-Throughput LLM Inference
githubvllm-project6/6/2026
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UnverifiedvLLM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%75% similarUnverifiedvLLM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75% similarUnverified以LLaMA-2 70B模型为例，2048 token的序列需约4GB显存仅用于KV缓存75% 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71% similarUnverified对于70B参数的模型，8K上下文的KV Cache可能额外占用数GB显存70% similar
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