vLLM以分页机制管理KV cache
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vLLM以分页机制管理KV cache
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AI 综述
vLLM引入PagedAttention，将序列的KV cache切分为固定大小的block，分散存放在GPU显存中并按需分配，以减少显存浪费和碎片。 该机制还通过写时复制复用block：并行采样、beam search生成的候选以及共享前缀请求可共用已有block，从而降低重复占用。NielsRogge与Papers with Code围绕这一原理进行了讲解。
AI 根据报道生成 · 26 分钟前更新
最新进展11月10日 16:07
图解 PagedAttention：vLLM 如何像操作系统虚拟内存一样管理 KV cache报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- AGI Hunt图解 PagedAttention：vLLM 如何像操作系统虚拟内存一样管理 KV cache
PagedAttention 将序列的 KV cache 切为固定大小 block，分散存放于 GPU 显存并按需分配，减少显存浪费和碎片。vLLM 可通过写时复制让并行采样、beam search 候选及共享前缀请求复用 block。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。