为什么传统推理OOM？

• KV Cache占用显存70%+
• 批量请求时显存碎片化严重
• 长文本推理速度断崖式下降

PagedAttention核心改造

from vllm import LLM, SamplingParams

启用PagedAttention（默认开启）

llm = LLM(

model="meta-llama/Llama-3-70b",
max_model_len=8192,  # 显存利用率提升40%
block_size=16        # 内存分页粒度

)

批量推理实测

outputs = llm.generate(

prompts, 
SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=512),
use_tqdm=True

)

性能对比（Llama-3-70B）

调优技巧

1. 动态block_size：短文本用8，长文本用32
2. 预填充缓存：--enable-prefix-caching
3. 量化组合：AWQ+PagedAttention双杀