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PagedAttention借鉴操作系统的虚拟内存分页思想,将KV缓存划分为固定大小的页,通过页表实现非连续内存存储,有效减少显存碎片,提升大模型推理的吞吐量。它已广泛应用于vLLM等推理引擎中。

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