PagedAttention revoluciona gestão de cache KV em LLMs com paginação

A técnica PagedAttention resolve um problema crucial na gestão de Large Language Models (LLMs): a alocação de memória para o KV Cache. O KV Cache, que armazena chaves (K) e valores (V) para o mecanismo de atenção, cresce linearmente com o comprimento da sequência e pode consumir mais memória da GPU do que os próprios pesos do modelo. O sistema tradicional de alocação contígua causa dois tipos de desperdício: fragmentação interna, onde solicitações curtas reservam e não usam grande parte da memória, e fragmentação externa, onde blocos de memória livres ficam isolados e inutilizáveis.

O PagedAttention ataca isso mimetizando a paginação de memória virtual dos sistemas operacionais. Ele divide a memória da GPU em blocos físicos de tamanho fixo, alocados conforme a necessidade, e utiliza tabelas de blocos para mapear os dados lógicos de cada requisição. Isso permite que as chaves e valores sejam espalhados pela memória física, eliminando a necessidade de contiguidade e liberando a atenção de um único bloco por requisição. A utilização do cache sobe de 20-40% para cerca de 96%, otimizando o uso do hardware.

Em 21 de agosto de 2026, o CEVIU News já apresentava o PagedAttention como uma solução inovadora que adaptava princípios de memória virtual para o gerenciamento de KV Cache. A notícia atual enriquece essa cobertura inicial ao detalhar o impacto prático dessa inovação. Agora, compreendemos melhor como a técnica não só otimiza o uso do cache, mas também introduz o recurso de "copy-on-write", permitindo que uma única GPU atenda de 2 a 4 vezes mais usuários. O que era uma promessa de eficiência ganha agora números concretos e demonstrações de aplicação que vão além da mera redução de fragmentação, consolidando a capacidade de escalabilidade e compartilhamento de recursos.

A adoção do PagedAttention é um marco para a infraestrutura de LLMs. A capacidade de aumentar de duas a quatro vezes o número de usuários por GPU significa uma redução drástica nos custos operacionais para servir modelos em larga escala. Além disso, o suporte a "copy-on-write" é fundamental para cenários com prompts compartilhados, como prompts de sistema longos em chatbots ou operações de amostragem paralela, economizando gigabytes de memória. Isso se alinha com a discussão do CEVIU News de 17 de abril de 2026 sobre balanceamento de carga e escalabilidade, mostrando que a gestão inteligente do KV cache é chave para um serviço eficiente e econômico de LLMs, impulsionando a democratização do acesso a essas tecnologias.