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九章云极AladdinEdu

1 天前

大模型推理服务优化：vLLM的PagedAttention与连续批处理实现大型语言模型（LLM）推理面临两大核心矛盾：计算密度高（单次推理需数十亿次浮点运算）与内存消耗大。以LLaMA-13B为例，仅KV缓存（Key-Value Cache）存储单个序列就可能占用1.7GB内存，而传统推理系统（如HuggingFace Transformers、FasterTransformer）由于固定内存预分配策略，导致60%-80%的内存因碎片化和过度保留而被浪费。