PagedAttention

大模型推理服务部署是AI模型部署链路中最关键的环节。vLLM作为当前主流的高性能推理引擎，通过PagedAttention机制和连续批处理技术，将GPU显存利用率从传统方案的60%…

大模型部署是AI工程化的关键环节。vLLM作为当前性能表现突出的推理框架，通过PagedAttention机制和连续批处理技术，在A100显卡上可实现每秒3000+ tokens的…

大模型推理为什么成为部署瓶颈 当参数量跨越700亿阈值后，模型推理阶段的显存占用和延迟成为线上服务最棘手的问题。单次推理的KV Cache在长上下文场景下轻松吃掉40GB以上显存，…

vLLM大模型推理框架通过PagedAttention机制重构了KV Cache的内存管理方式，将显存利用率从传统方案的30%提升至90%以上。本文以实际部署流程为主线，覆盖环境准…