摘要
本文提出了一种名为 PagedAttention 的新型注意力算法，以及一个基于该算法构建的大模型（LLM）服务系统 vLLM。该系统通过高效的内存管理，显著提高了 LLM 的吞吐量。PagedAttention 算法受到操作系统中虚拟内存和分页技术的启发，允许在非连续的分页内存中存储连续的键值对。
vLLM 系统通过块级内存管理和抢占式请求调度，实现了近乎零浪费的键值缓存（KV cache）内存，并在请求之间灵活共享 KV 缓存。实验结果显示，vLLM 在保持相同延迟水平的情况下，将流行 LLM 的吞吐量提高了 2-4 倍。
问题现状
大模型（LLM）的高吞吐量服务需要同时处理大量请求，现有系统在管理每个请求的键值缓存（KV cache）内存时存在挑战，因为这些内存需求巨大且动态变化。当管理效率低下时，内存会因碎片化和冗余复制而显著浪费，限制了批量处理的大小。现有的 LLM 服务系统在管理 KV 缓存内存时存在内部和外部内存碎片化，且无法利用内存共享的机会。
解决方案
PagedAttention 算法：一种受操作系统虚拟内存和分页技术启发的注意力算法，允许在非连续的内存空间中存储连续的键和值。
vLLM 系统：一个基于 PagedAttention 构建的高吞吐量分布式 LLM 服务引擎，通过块级内存管理和抢占式请求调度，实现了高效的内存利用。
内存管理：vLLM 通过将 KV 缓存划分为固定大小的块，并在需要时动态分配这些块，从而减少了内存碎片化和浪费。
解码算法支持：vLLM 支持多种解码算法，如并行采样和束搜索（beam search），通过内存共享机制进一步提高内存效率。
实验数据效果
吞吐量提升：vLLM 在不同模型和工作负载上的评估显示，其吞吐量比现有的最先进系统（如 FasterTransformer 和 Orca）提高了 2-4 倍。
内存效率：通过 PagedAttention 和 vLLM 的内存管理策略，显著减少了内存浪费，提高了内存利用率。
延迟保证：在提高吞吐量的同时，vLLM 保持了与现有系统相似的延迟水平。
后续扩展
分布式执行：vLLM 支持在分布式 GPU 上执行大型 LLM，通过模型并行策略进一步提高扩展性。
内存管理优化：vLLM 的内存管理策略可以应用于其他具有类似内存需求的 GPU 工作负载，尽管这需要针对具体工作负载进行优化。
decoding算法扩展：vLLM 展示了对多种解码算法的支持，未来可以进一步扩展以支持更多复杂的解码场景
视频地址：
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