AbstractPagedAttention是LLM服务系统中广受欢迎的动态内存分配方法。它通过按需分配GPU内存来缓解KV缓存碎片问题——这一现象曾严重限制了早期系统的批处理大小(进而影响吞吐量)。然而,为了在运行时分配物理内存,PagedAttention最终改变了KV缓存的虚拟内存布局,从连续变为非连续。这种设计导致了不可忽视的编程和性能开销。本文提出vAttention,一种无需PagedAttention即可实现高效动态内存管理的新方法,在保持KV缓存连续性的同时,达到甚至超越PagedAttention的性能。
Key Contributions
揭示PagedAttention的隐性成本:通过详细分析,首次系统性地量化了PagedAttention的性能开销,包括非连续内存访问、复杂索引计算、编程复杂度等,在实际workload中可导致11%的吞吐量下降
保持虚拟内存连...