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vLLM的PagedAttention将KV Cache碎片化率从传统方案的60-80%降至不足4%，吞吐量提升可达24倍
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7/20/2026
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UnverifiedvLLM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85% 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79% similarUnverifiedvLLM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% similarUnverifiedPagedAttention 由 vLLM 团队于 2023 年提出，借鉴操作系统虚拟内存分页机制，将 KV Cache 内存浪费率从超过 60% 降低至接近 4%73% 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073% similar
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