PagedAttention: Revolucionando o gerenciamento de cache KV em LLMs com memória virtual

O PagedAttention surge como uma solução arquitetônica que redefine a gestão do cache de chave-valor (KV) em Large Language Models (LLMs), adaptando um conceito estabelecido em sistemas operacionais: a memória virtual. A essência está em tratar o KV cache de forma não contígua, superando as limitações da alocação ingênua. Sistemas de inferência de LLM enfrentam fragmentação de memória (interna e externa) e subutilização da GPU, reservando memória máxima para cada requisição, mesmo quando pouco usada. Isso leva a utilizações de cache na casa dos 20 a 40%, desperdiçando recursos de hardware caros.

A solução do PagedAttention envolve um pool compartilhado de blocos físicos de tamanho fixo (tipicamente 16 tokens). Cada requisição possui uma

A cobertura anterior do CEVIU News demonstrou um foco contínuo na otimização do KV cache, abordando o desafio de diferentes ângulos. Em 27 de fevereiro de 2026, a matéria sobre o DualPath explorou a melhoria na vazão de inferência via estratégias de carregamento de cache. Posteriormente, em 13 de abril de 2026, discutimos o Latent Briefing, que utilizava compactação para sistemas multiagentes. O artigo de 20 de maio de 2026, 'Desenvolvimentos Recentes em Arquiteturas de LLMs', já destacava o KV Sharing e a atenção comprimida como vetores importantes, reconhecendo o tamanho do KV cache como uma restrição chave.

O PagedAttention eleva o patamar dessas discussões ao propor uma reengenharia fundamental na alocação de memória do KV cache, inspirada em princípios de sistemas operacionais. Enquanto técnicas anteriores focavam em compressão de dados ou otimização de I/O, o PagedAttention ataca a raiz da fragmentação de memória com uma abordagem de mapeamento virtual, entregando uma utilização de cache de aproximadamente 96%. Isso representa uma evolução arquitetônica que complementa as otimizações de dados e carregamento, oferecendo um ganho de eficiência operacional que as abordagens anteriores não conseguiam isoladamente.

Para o desenvolvedor e o arquiteto de software, o PagedAttention é um avanço crucial na infraestrutura de IA. Ele permite que LLMs de grande escala operem com uma eficiência de GPU significativamente maior, traduzindo-se em menor custo por inferência e a capacidade de servir muito mais usuários concorrentemente na mesma infraestrutura. Essa otimização de performance e custo-benefício é vital para a democratização e escalabilidade de aplicações de IA, tornando projetos que antes eram inviáveis por limitações de recursos agora possíveis. A técnica também simplifica o gerenciamento de memória em cenários complexos como beam search e sampling paralelo, melhorando a experiência do desenvolvedor e acelerando a inovação.