一文通透vLLM与其核心技术PagedAttention：减少KV Cache碎片、提高GPU显存利用率(推理加速利器)
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原文中文，约8700字，阅读约需21分钟。
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内容提要
运行大型语言模型（LLM）如GPT的成本高，vLLM通过Paged Attention技术优化内存管理，提升KV缓存效率，支持多请求并行处理，从而提高模型服务性能。
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关键要点
- 运行大型语言模型（LLM）如GPT的成本高，需要大量硬件加速器。
- 提高吞吐量以降低成本变得尤为重要。
- GPT的自回归生成过程受限于内存，未能充分利用GPU计算能力。
- vLLM通过Paged Attention技术优化内存管理，提升KV缓存效率。
- Paged Attention将KV缓存分成块，灵活管理内存，减少内存碎片。
- vLLM支持多请求并行处理，提高模型服务性能。
- Paged Attention的设计灵感来自操作系统的虚拟内存管理技术。
- vLLM实现了KV缓存内存的接近零浪费，支持多种流行的LLM模型。
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