vLLM核心技术PagedAttention原理深度剖析

在自然语言处理（NLP）领域，大语言模型（LLM）的推理效率一直是技术突破的关键点。随着模型参数规模的不断扩大，内存管理成为制约性能的核心瓶颈之一。其中，KV Cache（键值缓存）作为存储中间激活值的结构，其内存碎片问题尤为突出。vLLM提出的PagedAttention机制，通过借鉴操作系统内存分页思想，为这一难题提供了创新性解决方案。本文将从内存分页机制类比出发，解析PagedAttention的技术原理与实现路径。

一、KV Cache内存碎片问题的根源

在Transformer架构中，自注意力机制需要存储历史输入的键（Key）和值（Value）以计算当前token的注意力权重。这一过程会生成大量中间数据，即KV Cache。随着对话上下文延长或并发请求增多，KV Cache的内存占用呈线性增长趋势。

传统实现中，KV Cache通常采用连续内存分配策略。当模型处理不同长度的序列时，系统需频繁申请和释放内存块。这种动态分配模式导致两个问题：

内存碎片会显著降低内存利用率，迫使系统频繁触发垃圾回收或内存交换，进而引发推理延迟波动和吞吐量下降。

二、操作系统内存分页机制的启示

为解决物理内存不足问题，现代操作系统采用虚拟内存分页技术。其核心思想包括：

这种设计实现了内存的高效复用，同时避免了连续分配带来的碎片问题。vLLM团队从中获得灵感，将类似理念应用于KV Cache管理。

三、PagedAttention的技术实现

PagedAttention通过三个关键组件重构KV Cache管理流程：

1. KV Cache分页化

将原本连续的KV Cache存储拆分为固定大小的页（Page）。每个页包含特定数量的键值对，例如在vLLM的实现中，页大小设置为2048个token对应的键值数据。这种设计使得：

• 内存分配单位统一化，消除内部碎片；
• 单个请求的KV Cache可由多个非连续页组成。

2. 虚拟内存映射机制

引入两级映射结构：

• 逻辑页表：记录每个请求的KV Cache由哪些逻辑页组成；
• 物理页表：维护物理页的分配状态与实际存储位置。

当新请求到达时，系统从空闲页池中分配物理页，并建立逻辑页到物理页的映射关系。这种间接寻址方式实现了：

• 请求间物理页的共享复用；
• 动态扩展时无需连续内存空间。

3. 动态内存管理策略

PagedAttention采用基于请求优先级的内存回收机制：

• 冷热分离：通过访问频率统计区分活跃页与非活跃页；
• 按需置换：当内存不足时，优先回收非活跃页，而非强制终止请求；
• 预分配机制：对长序列请求提前分配后续页，减少运行时分配开销。

四、技术优势的量化表现

实验数据显示，PLLM的PagedAttention机制在典型场景下可实现：

这些改进得益于分页机制带来的确定性内存访问模式。传统连续分配方案中，内存碎片会导致分配时间波动超过2个数量级；而PagedAttention通过固定大小分配，将内存操作时间标准差控制在5%以内。

五、工程实现中的挑战与应对

在实际部署中，PagedAttention需解决两个关键问题：