Analytics Vidhya 中文 关注 PagedAttention 与 RadixAttention：优化 LLM KV 缓存管理” 现代大语言模型依赖量化、剪枝、蒸馏以及更快的注意力核，但生产环境中的性能往往最取决于 KV 缓存管理。随着上下文窗口的扩大，缓存会消耗大量 GPU 显存，从而限制并发度、吞吐量和延迟。两项突破性进展改变了这一局面：PagedAttention 优化了内存分配，而 RadixAttention 实现了高效的前缀复用。这两项技术共同使得…… PagedAttention vs. RadixAttention: Optimizing LLM KV Cache Management analyticsvidhya.com Analytics Vidhya 中文 RSS thenote.app
