KV Cache 优化与注意力机制加速：FlashAttention / PagedAttention

Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800

大型语言模型（LLM）的推理性能已经成为生产环境部署中的核心挑战。在 Transformer 架构中，自注意力机制（Self-Attention）虽然在建模长距离依赖方面表现出色，但其计算和内存开销随序列长度呈平方增长。当上下文窗口扩展到 128K 甚至 1M token 时，传统的注意力实现会迅速触及 GPU 硬件瓶颈。本文将深入探讨三项关键技术——FlashAttention、PagedAttention 与 KV Cache 优化——它们分别从计算效率和内存管理两个维度重塑了 LLM 推理的工程实践。

vLLM 深度解析：连续批处理与内存高效推理

Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800

大语言模型（LLM）推理服务的扩展性瓶颈，往往不在计算吞吐量，而在 GPU 显存。传统推理框架将 KV Cache 以连续张量形式预分配，造成大量内存浪费，导致 batch size 被严重限制。vLLM 通过引入操作系统虚拟内存机制启发的 PagedAttention，将显存利用效率推向新高度，成为当前开源 LLM 推理引擎的事实标准之一。

PagedAttention on PlumePHP

KV Cache 优化与注意力机制加速：FlashAttention / PagedAttention

vLLM 深度解析：连续批处理与内存高效推理