已验证65% 置信事实精确时间
PagedAttention是vLLM推理引擎引入的显存管理机制，将KV缓存切分为固定大小block按需分配，使显存利用率从约60%提升到90%以上，并支持多请求共享基础权重。
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
VRAM停车问题：如何消除60%的GPU闲置税
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
已验证分页注意力（PagedAttention）是vLLM的核心技术，将KV缓存分块管理，Flash Attention优化注意力计算的内存访问模式79% 相似待验证vLLM通过连续批处理在请求间动态调度，避免GPU空转，再配合PagedAttention压缩缓存开销。75% 相似待验证vLLM 和 SGLang 属于服务型推理框架，支持连续批处理（Continuous Batching）、PagedAttention 等技术以最大化并发吞吐量73% 相似待验证vLLM introduced PagedAttention as an optimization technique72% 相似待验证vLLM 以 PagedAttention 技术著称，通过高效管理 KV Cache 显著提升吞吐量；SGLang 通过 RadixAttention 和更激进的前缀缓存复用，在多轮对话和长上下文场景下往往能取得更低的延迟。72% 相似
引用此条事实
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https://kongchang.com/claim/1045706API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1045706MCP
get_claim(id=1045706)