什么是PagedAttention技术？

受操作系统虚拟内存启发，将KV Cache切分为固定块非连续存储，显著提高显存利用率和并发支持。

如何优化大模型推理的显存瓶颈？

利用KV Cache避免重复计算，采用INT4量化降低显存占用，并结合上下文压缩机制控制Token成本。

主要包含基础设施层、模型层、编排与中间件层以及应用与交互层，实现全生命周期管理。

公司动态

2026-01-23 15 阅读晴辰天下

核心观点 企业级AI平台需采用分层解耦架构，结合PagedAttention与INT4量化技术优化推理，以实现高并发、低延迟及安全可控的AI原生应用落地。