https://plumephp.com/tags/%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E4%BC%98%E5%8C%96/Recent content in 注意力优化 on PlumePHPHugozh-CNThu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800https://plumephp.com/ai-attention-optimization/Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800https://plumephp.com/ai-attention-optimization/<p>大型语言模型（LLM）的推理性能已经成为生产环境部署中的核心挑战。在 Transformer 架构中，自注意力机制（Self-Attention）虽然在建模长距离依赖方面表现出色，但其计算和内存开销随序列长度呈平方增长。当上下文窗口扩展到 128K 甚至 1M token 时，传统的注意力实现会迅速触及 GPU 硬件瓶颈。本文将深入探讨三项关键技术——FlashAttention、PagedAttention 与 KV Cache 优化——它们分别从计算效率和内存管理两个维度重塑了 LLM 推理的工程实践。</p>