KV 缓存是 LLM 推理中的关键组件，它存储过去的计算结果，以避免为每个新 token 重新计算。然而，其内存占用可能成为一个重大瓶颈，尤其是在具有并发用户和长上下文窗口的生产环境中。单个序列可能消耗数 GB 的内存，当有多个对话同时进行时，会迅速超出 GPU 容量。传统方法为 KV 缓存预先分配大块连续内存，导致内部碎片化和内存浪费，因为大多数对话并未达到分配的最大长度。 AI
影响 vLLM 使用的 PagedAttention 解决了 KV 缓存的内存瓶颈问题，有望提高 LLM 服务效率并降低延迟。
排序理由 文章解释了 LLM 推理基础设施的一个技术问题和具体的软件解决方案。
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