首先声明不搞infra的不用看，我现在看底层了，本篇内容基于Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention》 (SOSP 2023)出处： 加州大学伯克利分校（UC Berkeley）这篇里面讲了vllm，那么我们就先讲vllm。LLM 模型在推理阶段的显存有三部份组成：模型权重、KVCache 显存占用以及激活值显存占用。而今天我们是速成教程，所以又要体现深度，那么就先讲KVCache，这个本质上是一种通用的思路就是减少k，v的计算，采用缓存的机制去减少中间值，而这个的问题是kv...

属实有些累了

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