vLLM核心技术：PagedAttention机制详解 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨vLLM的核心技术——PagedAttention，一种旨在解决KV Cache显存碎片化与吞吐量瓶颈的创新机制。在大模型推理场景下，KV Cache（Key-Value Cache）用于存储Transformer层中Key和Value的中间表示，是影响推理速度和显存利用率的关键因素。PagedAttention通过巧妙地管理KV Cache，显著提升了大模型的推理性能。 一、KV Cache与性能瓶颈 在传统的Transformer推理中，每当处理一个新的token，都需要将Key和Value向量存储在显存中。随着序列长度的增加，KV Cache的体积也随之线性增长。对于长序列推理，KV Cache很容易占据大量的显存空间，导致OOM（Out Of Memory）错误。 此外，传统的KV Cache管理方式容易造成显存碎片化。例如，当处理不同长度的序列时，会频繁地分配和释放KV Cache空间，导致显存中出现许多不连续的小块空闲空间。这些碎片化的空间无法有效地被利用，进一步降低了显存利用率。 …