大模型显存优化技术
-
PagedAttention原理是什么？大模型显存优化技术详解
PagedAttention的核心原理是将LLM的KV缓存像操作系统管理内存一样，划分为固定大小的物理块，通过页表进行非连续寻址，从而彻底消除内存碎片并显著提升GPU显存利用率，在2026年的今天,大语言模型（LLM）的应用场景早已从简单的对话问答扩展到了复杂的代码生成、长文档分析及实时多模态交互，随着模型参数……
PagedAttention的核心原理是将LLM的KV缓存像操作系统管理内存一样，划分为固定大小的物理块，通过页表进行非连续寻址，从而彻底消除内存碎片并显著提升GPU显存利用率，在2026年的今天,大语言模型（LLM）的应用场景早已从简单的对话问答扩展到了复杂的代码生成、长文档分析及实时多模态交互，随着模型参数……
