Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →
dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
LLM Toți termenii

Ce este Mecanismul PagedAttention: Alocarea Non-Contiguă a Blocurilor KV Cache în VRAM?

Gestiune Memorie și Inferență (Engine) vLLM / Kwon et al. Q&A AI / Distribuie cod

Eliminarea fragmentării memoriei GPU prin tabele de paginare similare memoriei virtuale din sistemele de operare.

Denumire completă

block_table = [物理_block_12, 物理_block_45, 物理_block_89]

În inferența standard, alocarea memoriei KV Cache se face contiguu pentru lungimea maximă posibilă (128k), provocând o irosire de până la 80% din VRAM. PagedAttention împarte cache-ul în blocuri fixe (ex: 16 tokeni) alocate dinamic la cerere.

Comparație vizuală

Standard: [ Token 1, Token 2, ... gol ... gol ... gol ... (rezervat 16k) ] -> Irosire masivă
Paged:    Bloc 0 (16 tokeni) -> Bloc 1 (16 tokeni) -> Alocare doar la generare

Permite rularea a de 4 ori mai multe secvențe concurente pe același accelerator GPU.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Discuții: Mecanismul PagedAttention: Alocarea Non-Contiguă a Blocurilor KV Cache în VRAM

Ai o întrebare despre Mecanismul PagedAttention: Alocarea Non-Contiguă a Blocurilor KV Cache în VRAM sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.