PagedAttentionは、大規模言語モデルの推論時にKVキャッシュを効率的に管理し、メモリの無駄をなくすことで処理速度を大幅に向上させる技術です。
PagedAttentionとは
PagedAttentionとは、OSの仮想記憶から着想を得た、大規模言語モデルのKVキャッシュ専用の効率的なメモリ管理アルゴリズムです。
詳しく解説
大規模言語モデルの推論プロセスでは、過去の計算結果を保持するKVキャッシュがメモリを大量に消費します。従来の方式では連続したメモリ領域が必要となり、内部断片化や外部断片化によって多くのメモリが無駄になっていました。PagedAttentionはこの課題を解決するため、メモリを小さなブロック単位に分割して管理します。OSのページング機構と同様に、不連続なメモリ領域を論理的に連続させることが可能となり、メモリの使用効率が劇的に改善されます。
具体例・使われ方
vLLMなどの推論エンジンで実際に採用されており、チャットボットやAPIサービスにおいて、多くのユーザーからのリクエストを同時に処理するスループットの向上に貢献しています。
似た用語との違い
従来の連続メモリ割り当て方式とは異なり、メモリを細分化して柔軟に割り当てる点が大きく異なります。
注意点
PagedAttentionは推論時のメモリ効率を改善する技術であり、モデルの学習速度そのものを向上させるものではありません。
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更新日時: 2026年9月30日 19:30