解析LLM推理服务器显存瓶颈与优化
发生了什么
据Towards Data Science分析，LLM推理服务器常因KV Cache导致显存不足（OOM）而非算力瓶颈。vLLM的PagedAttention通过固定大小非连续块存储KV Cache，将内存浪费降至4%以下，吞吐量提升最高24倍。Prefix Caching策略则通过复用共享提示符的KV条目，减少重复计算与存储开销。
- PagedAttention内存浪费
- <4%
- PagedAttention吞吐量提升
- 最高24倍
报道与来源
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- Towards Data Science来源报道
The KV Cache Tax: Why Inference Servers Run Out of Memory Before Compute
来源关系与证据边界
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- 来源报道1 个发布入口