7.2.2 Paged Attention 机制在 TensorRT 中的实现

文档摘要

7.2.2 Paged Attention 机制在 TensorRT 中的实现在大语言模型推理的工程化战场上，内存带宽与显存容量从来不是沉默的配角，而是决定吞吐、延迟与部署边界的真正指挥官。当我们把目光投向7.2.2节——“Paged Attention 机制在 TensorRT 中的实现”，这绝非一个抽象的概念补丁，而是一场针对 KV Cache 内存组织范式的底层重构：它把传统 Attention 中连续、刚性、按序列长度线性分配的 KV 缓存，拆解为可动态调度、按需加载、页式管理的离散内存块，其思想内核直指现代 GPU 架构中显存带宽瓶颈与显存碎片化的双重顽疾。你是否曾被这样的现象困扰？