PagedAttention e a gestão do KV cache em LLM serving
Artigo publicado em 24 de setembro de 2026 apresenta o PagedAttention, uma abordagem inspirada em memória virtual para reduzir fragmentação e duplicação do KV cache, fatores que podem limitar o tamanho do batch.
Fonte: PagedAttention gerencia a memória do KV cache em LLM serving (arxiv.org). Texto preparado com IA a partir dessa fonte.
O que aconteceu e o que fazer
O artigo descreve o PagedAttention, um algoritmo de atenção inspirado em memória virtual para gerenciar o KV cache durante o serving de modelos de linguagem. A proposta aborda fragmentação e duplicação redundante dessa memória, problemas que podem restringir o tamanho do batch. O texto também relaciona o gerenciamento de memória à compreensão desses limites no serving.
Uma empresa pode avaliar sua infraestrutura de inferência, medir o uso e a fragmentação do KV cache e testar estratégias de alocação e serving com cargas representativas. A partir dos resultados, pode ajustar configurações, monitorar capacidade e estabelecer indicadores para acompanhar desempenho e consumo de recursos, sem presumir ganhos antes da validação.
Como a consultoria pode ajudar
A Wendelmaques pode diagnosticar o uso de memória e os limites de capacidade do serving, definir um escopo de testes e implementar monitoramento e ajustes de infraestrutura. A operação pode incluir acompanhamento dos indicadores e evolução das configurações conforme as necessidades do cliente.
Próximo passo
Envie uma breve descrição do seu ambiente de serving e do problema de capacidade que deseja investigar para receber uma proposta com escopo definido.
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