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PagedAttention提升LLM服務吞吐量
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AI 綜述
2026年11月3日，DEV Community報道，PagedAttention借鑑1962年的分頁技術，用於改善大型語言模型（LLM）服務時的記憶體管理。它把鍵值快取（KV cache）切分為每塊固定 token 數的區塊，並按需要分配。報道指出，這種方式把記憶體浪費限制在每條序列最後一個未填滿區塊所佔的部分，比例低於4%；與 FasterTransformer 和 Orca 相比，PagedAttention 的吞吐量提升2至4倍。
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報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月3日
- DEV CommunityPagedAttention 借鑑 1962 年的分頁技術，令 LLM serving 吞吐量提升 2-4 倍
PagedAttention 把 LLM 的 KV cache 分成固定 token 數的區塊並按需分配，將記憶體浪費降至每條序列最後一個未填滿區塊的部分，低於 4%。相較 FasterTransformer 和 Orca，這種做法令吞吐量提升 2-4 倍。
本事件熱度走勢
當前熱度 9·可比範圍峯值 10（11月3日 17:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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