Anyscale. Elle explique pourquoi une implémentation naïve gaspille 60 à 80 % de la mémoire GPU, comment PagedAttention reprend le principe de pagination des systèmes d'exploitation pour y remédier et pourquoi le traitement continu par lots permet d'atteindre les gains de débit de 24× utilisés dans les calculs de l'article. L'affirmation selon laquelle « vous aurez de la chance si vous atteignez 50 % d'utilisation » devient alors concrète.
Le modèle mental de PagedAttention reste pertinent, mais les débits et les réglages par défaut des moteurs évoluent vite. Utilisez cette vidéo pour les fondamentaux, puis mesurez votre propre modèle, votre matériel, la forme de vos lots et vos exigences de disponibilité avant de choisir un mode d'hébergement.
Comprendre pourquoi le moteur d'inférence, le traitement par lots et la mémoire du cache KV dominent l'économie d'une infrastructure auto-hébergée.
Connaissance de base de l'inférence des transformateurs, des limites de mémoire GPU et des compromis entre API et auto-hébergement.
Dernière révision : 18 mai 2026
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