PagedAttention este algoritmul fundamental din spatele motorului de inferență de mare viteză vLLM. Inspirat de memoria virtuală din sistemele de operare, acesta împarte stocarea KV Cache în blocuri fixe non-contigue de memorie, eliminând complet fragmentarea memoriei video.
Problema tradițională:
- La alocarea contiguă a memoriei pentru lungimea maximă de context (ex: 8192 tokeni),
până la 60-80% din memoria GPU este irosită prin rezervare neutilizată și fragmentare externă.
Soluția PagedAttention:
- Memoria KV Cache este alocată dinamic în pagini mici (ex: 16 tokeni per bloc).
- O tabelă logică de pagini (Page Table) mapează tokenii secvenței la locațiile fizice libere.
- Rezultat: Debitul de generare (Throughput) crește de 2x până la 4x pe același GPU!Partajare sigură de memorie: Permite partajarea automată a aceluiași prefix de memorie între zeci de cereri paralele prin tehnica Copy-on-Write.
Întrebări & Discuții: PagedAttention în LLM: Gestiunea Memoriei KV Cache prin Paginare Virtuală
Ai o întrebare despre PagedAttention în LLM: Gestiunea Memoriei KV Cache prin Paginare Virtuală 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.