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概念

什么是 PagedAttention?

分页式注意力机制,优化内存使用效率。

为什么现在值得关注?

最近变化

2026-09-21 · 预填充阶段计算密集,解码阶段受内存带宽限制,需差异化优化。

PagedAttention 被反复提及时,通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。

📰 PagedAttention 最新动态

已收录 3 篇与「PagedAttention」相关的 AI 资讯和分析。

清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”

清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”

量子位2087 字 (约 9 分钟)
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是石科技构建智能算力电网,整合国产异构芯片,实测单位Token成本降40%、吞吐提30%-50%,达成99.9%高可用,实现从算力资源到标准化Token产能的跃迁。

入选理由:是石科技通过全域异构算力池+深度国产芯片适配(昇腾/昆仑芯等),使闲置国产卡转化为稳定Token产能

精选文章#大模型推理#国产AI芯片#算力调度#是石科技#Token经济中文
Machine Learning Mastery 图标

The Roadmap to Mastering LLM Inference Optimization

Machine Learning Mastery2483 字 (约 10 分钟)
85

LLM推理优化需针对预填充和解码阶段的性能瓶颈,通过内存管理、模型压缩等技术提升吞吐量并降低延迟。

入选理由:预填充阶段计算密集,解码阶段受内存带宽限制,需差异化优化。

精选文章#LLM#推理优化#内存管理#模型压缩#多GPU并行英文
EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang

EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang

ByteByteGo Newsletter1200 字 (约 5 分钟)
85

Ollama、vLLM、SGLang三大模型引擎各具优势:Ollama适合本地开发,vLLM擅长高并发服务,SGLang优化多轮对话,Claude水印技术通过概率筛选实现内容溯源。

入选理由:Ollama适用于本地开发,采用FIFO队列和GGUF压缩模型

精选文章#模型推理#AI引擎#大模型#系统设计英文

与「PagedAttention」经常一起出现的 AI 术语。

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