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minhuan

3 小时前

VLLM大模型高效加载原理解析PagedAttention核心机制、推理流程、性能优化.182通过反复对大模型的学习了解，我们知道Transformer架构大模型普遍存在参数量庞大、显存占用极高、推理并发能力弱、长文本对话卡顿、批量请求处理效率低下等行业痛点。传统Transformers原生推理方式采用逐Token串行计算，KV缓存无序占用显存，大量显存碎片无法复用，单卡只能支撑极低并发对话请求，完全无法适配在线 API 服务、多用户并发聊天、长上下文对话、批量离线推理等真实生产场景。