pagedattention

一篇关于使用 vLLM 高效服务 AI 代理 LLM 推理的教程，涵盖了连续批处理和 PagedAttention 等概念，以解决性能瓶颈。

伯克利 Sky Computing Lab 开源的 vLLM 是一个高性能 LLM 推理与服务库，通过 PagedAttention 和连续批处理大幅提升吞吐量、降低显存浪费，并兼容 OpenAI API 和多种硬件。

这个线程推荐了三篇掌握LLM推理的关键论文：PagedAttention、Sarathi-Serve和SGLang，它们介绍了高效的内存管理、分块预填充和结构化生成技术，这些技术被用于现代推理引擎如vLLM和TensorRT-LLM中。

本文提出了Kara，一种滑动窗口KV缓存压缩方法，用于高效服务推理型大语言模型。该方法通过使用双向注意力和Token2Chunk模块，解决了现有压缩技术中的局限性。该方法被集成到基于vLLM构建的KvLLM推理框架中，在保持性能的同时提高了输出吞吐量。

Michael Goin 宣布从 vLLM 中移除 PagedAttention，这是对开源 LLM 推理引擎的一项重大改变。

一篇详细的博客文章，解释了 vLLM 的工作原理，包括 PagedAttention、KV 缓存管理和连续批处理，以实现高效的 LLM 服务。

解释了为什么由于KV缓存随上下文长度和并发用户数扩展，LLM推理越来越受内存带宽限制，以及像vLLM和PagedAttention这样的系统如何提高内存利用率。

vLLM 0.20.0rc1 发布，带来吞吐量、量化、投机解码及多硬件支持的重大改进，助力可扩展的大模型推理服务。