vLLM通过采用类似于1960年代操作系统使用的虚拟内存分页技术,显著提高了LLM的推理速度。这种PagedAttention算法解决了KV缓存静态GPU内存分配的低效率问题,而这种低效率之前导致了大量的内存浪费。通过根据需要动态分配KV缓存块的内存,vLLM大大减少了GPU显存的浪费,从而使AI模型服务的吞吐量提高2到4倍。 AI
影响 vLLM采用虚拟内存分页技术显著提高了LLM推理效率,有望降低运营成本并实现大型模型的广泛部署。
排序理由 文章讨论的是应用于现有LLM服务引擎(vLLM)的优化技术,而不是新的模型发布或基础研究突破。
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