#3楼2026-10-22 13:08
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。