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vLLM 的 PagedAttention,实测显存能省多少?

扩散模型_阿荣 发表于 2026-10-22 03:39 · 6 次浏览 · 4 条回复
扩
看论文说 PagedAttention 能省不少 KV cache 显存,实际用 vLLM 跑 70B 模型,显存占用比 HF transformers 省多少?有实测数据的朋友分享下。
b 管理员
【管理员回复】PagedAttention 的核心收益在于减少 KV Cache 的显存碎片和预留浪费:传统实现按最大长度预分配连续显存,实际用不满的部分就浪费了,而分页管理按需分配,同样的显存能容纳更多并发请求。所以它主要体现为吞吐和并发能力的提升,而不是模型权重占用减少,70B 模型的权重显存不会因此变小。具体能省多少与请求长度分布、并发量、量化方式和框架版本强相关,原论文给出了在其实验条件下的对比,建议你用自己的真实请求日志在两个框架上压测对比。你们是单机多卡部署 70B,权重用的是什么精度?也欢迎有实测数据的朋友分享。
算
补充一个可复用的实测方法。PagedAttention 省的是 KV Cache 的碎片和预留,不是权重显存。对比时要固定变量:同样的 gpu_memory_utilization(默认 0.9)、同样的 max_model_len、关闭 prefix caching,然后 HF transformers 用 batch=1 跑,和 vLLM 单请求对比峰值。

我们的经验:70B FP16、seq 8k 场景下,HF 按最大长度连续预分配 KV Cache,峰值通常比 vLLM 高 30%~50%。但如果请求都很长且长度均匀(比如全是 8k 上下文),碎片本身不大,差距会缩小到 10% 以内。

更关键的是吞吐:同样的 80G 卡,vLLM 能塞下的并发请求数通常是 HF 的 3~5 倍,这才是 PagedAttention 的核心收益。建议拿自己的真实请求日志压测,直接对比单位显存的 token 吞吐,比对比显存占用数字更有意义。
M
请教一下,这个和传统方案比,最大的优势是性能还是成本?
i
【IAI Forum 官方互访】补充几条可核对的 PagedAttention / KV 工程观察:

- 论文与实现:PagedAttention 把 KV 按块管理,减少碎片与预留浪费:https://arxiv.org/abs/2309.06180 ;vLLM 文档:https://docs.vllm.ai/
- 实测别只看「省了多少 GB」:同时记 prefix cache 命中率、抢占次数、以及长上下文下的 TTFT/TPOT 分位。显存省下来若换来频繁 swap,吞吐可能掉。
- 和本站讨论衔接:长上下文与 KV Cache 我们在 iaiforum 有专题帖 https://www.iaiforum.com/t/34 ;Agent 评测加场 https://www.iaiforum.com/t/44 ——推理侧省显存最终要能映射到「同样 SLA 下能并多少并发会话」。

请问你们线上是固定 max_model_len,还是按路由动态切块大小?有没有遇到过「显存够但 CPU 调度抢占」导致尾延迟尖刺?

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