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RESEARCH · CL_40163 · May 18 · 22:35

KV 缓存优化解决 LLM GPU 内存瓶颈

大型语言模型 (LLM) 在服务效率方面面临着显著的瓶颈，原因是 KV 缓存的内存需求，它存储中间注意力计算。这个 KV 缓存对于实现更快的响应和处理更长的上下文窗口至关重要，但它会消耗高达 80% 的 GPU 内存。像 vLLM 的 PagedAttention 这样的创新，其灵感来自操作系统内存管理，通过优化 KV 缓存存储和减少内存碎片来解决这个问题，从而显著提高推理吞吐量。