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vLLM、TensorRT-LLM等LLM推理服务通过KV Cache机制在单次请求内缓存中间注意力计算结果，但该缓存是请求级别的，HTTP连接关闭后即被释放
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7/22/2026
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UnverifiedvLLM采用PagedAttention技术管理KV Cache，其内存分配与请求调度引入运行时不确定性75% similarUnverifiedvLLM采用连续批处理技术允许不同用户请求在同一GPU批次中并行处理，提升吞吐量的同时使请求间内存边界管理更精细65% similarVerifiedPagedAttention是vLLM框架的核心技术，借鉴操作系统虚拟内存管理思想将KV Cache分页存储64% similarUnverifiedLLM 网关由于需要代理 API 调用，必须在自身进程内存中保存所有 Provider 的密钥，攻破 LiteLLM 一个点等于一次性拿到整个组织的模型访问权限62% similarUnverified无状态API遵循HTTP请求-响应模型，服务端不保留会话状态，模型只能建议代码无法执行观察结果；云端VM则拥有持久化文件系统和进程空间，能维持有状态执行环境62% similar
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