由于内存碎片化和重新计算，大规模语言模型推理在规模化时可能效率低下。源自开源引擎 vLLM 的 KV 缓存和 PagedAttention 等技术旨在优化推理过程中的 GPU 内存使用。KV 缓存存储先前计算的键值矩阵，以避免在解码阶段进行冗余计算，而 PagedAttention 通过更有效地管理碎片化内存来进一步增强这一点，从而提高吞吐量并降低延迟。 AI
影响 这些技术可以显著降低大规模部署 LLM 的成本和延迟，使其在实际应用中更易于访问和更高效。
排序理由 该项目讨论了优化 LLM 推理的技术方法，属于人工智能基础设施和性能研究的范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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