本文讨论了大语言模型（LLM）推理引擎的现代化技术，包括连续批处理和分页注意力。这些技术显著提升了LLM的吞吐量和GPU利用率，同时优化了显存利用率。文章还介绍了分块预填充和前缀缓存等策略，以降低延迟和提高效率，强调在生产环境中应用这些技术的重要性。

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。

该文介绍了一种基于键值记忆的注意力机制模型，用于神经机器翻译。该模型通过维护键内存和固定值内存之间的转换和迭代交互，以便在每个解码步骤时，可以关注更合适的源单词来预测下一个目标单词，从而提高翻译的适用性。