UC伯克利、斯坦福等开源PagedAttention：LLM吞吐量提高2-4倍，模型越大效果越好

近日，新智元报道了一项关于提高大型语言模型（LLM）吞吐量的研究成果。据报道，通过采用名为PagedAttention的高效内存管理机制，LLM的吞吐量可以提高2-4倍。这一机制由UC伯克利、斯坦福等机构开源，并且表明对于LLM来说，模型越大效果越好。这一发现提醒我们，当吞吐量难以提升时，内存可能是潜在的瓶颈，而不一定是模型架构的问题。因此，通过减少内存浪费，LLM的性能可以得到进一步提升，而无需对模型结构进行修改。

为了实现一个具有高吞吐量的LLM服务，关键在于使模型能够在一个批次内处理尽可能多的请求。当前许多系统在处理请求时存在内存浪费的情况，若能改善内存管理机制，就有望在不改变模型结构的情况下提高吞吐量。

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