为什么 CUDA 已经有了虚拟地址空间管理显存，还需要 PagedAttention 来解决显存碎片问题？

显存碎片问题是深度学习中的一座“隐形大山”，尤其是在大模型训练中，当显存利用率看似很高，但训练还是莫名崩溃时，你可能在暗骂：“显存到底去哪了？！”

PagedAttention 的出现，就是为了进一步解决深度学习模型中显存利用率低下和碎片化的问题。然而，许多人会问：CUDA 的虚拟地址空间不就是用来解决显存分配和管理的问题吗？为什么还要额外用 PagedAttention？

1. 先搞清楚：CUDA 的虚拟地址空间究竟解决了什么？

虚拟地址空间是什么？

CUDA 的虚拟地址空间是一种抽象，允许 GPU 使用虚拟地址来管理显存。它屏蔽了底层硬件的物理地址细节，让显存管理更加灵活。

核心功能有两点：

1.分配连续地址： 应用程序认为显存是连续的，实际上虚拟地址可以映射到分散的物理显存块，解决了物理碎片化的问题。
2.统一内存管理： 通过统一虚拟地址，GPU 和 CPU 可以更方便地共享和访问数据。

虚拟地址空间就像一个仓库的管理员（抽象层）。即使货物在物理上散落在不同地方，管理员会通过“地址标签”让你觉得货物都是整齐排列的。

虚拟地址空间的局限性

虽然虚拟地址空间解决了物理显存碎片化的问题，但它并没有对显存的实际利用率进行精细化控制，也没有考虑到特定任务（如深度学习）对显存的特殊需求。

问题 1：过度分配和浪费

虚拟地址让显存看起来是“连续的”，但如果应用程序一次性分配了大块内存，即便只使用了一部分，未使用的部分仍然占用显存。

比如 Transformer 的 Attention 机制需要构建一个 O(n²) 的矩阵，哪怕只计算其中的部分块，整个矩阵的显存仍然被预留。

问题 2：任务特定优化不足

虚拟地址空间是通用机制，面向的是所有显存分配场景。它无法针对深度学习中动态显存需求进行优化，比如计算中间激活层时显存的瞬时高占用问题。

为什么深度学习显存问题需要更精细化的控制？

以 Transformer 为例，显存消耗中最令人抓狂的两大问题：

Attention 的 Quadratic Scaling：序列长度 n 增加时，n × n 矩阵的显存需求快速膨胀。
显存分配不均：不同层的计算需求不同，导致显存分配产生碎片，无法复用显存。

虚拟地址空间可以让分配显存看起来很整齐，但并没有解决这些深度学习任务特定的问题。PagedAttention 就是在这种背景下诞生的。

2. 那么，PagedAttention 到底是什么？

PagedAttention 是为了解决 Transformer 中 Attention 计算的显存瓶颈而提出的一种优化技术。它的核心思想是通过分页机制，将 Attention 的计算和显存分配按需拆分为更小的块，动态管理显存使用，避免浪费。

PagedAttention 的三大核心机制解析

分块计算：

将原本需要一次性计算的 seq_len × seq_len 矩阵切分成多个小块，每次只加载一块到显存中进行计算，其他部分的显存保持释放状态。

分页管理显存：

显存的分配和释放以“页面”为单位，类似操作系统中的虚拟内存分页机制。当某个分页块计算完成后，其显存立即释放，用于下一块的计算。

流水化计算：

PagedAttention 通过流水线机制实现了计算和显存管理的并行处理：上一块释放的显存可以立即用于下一块的计算，减少显存峰值占用。

PagedAttention 的分块机制就像是一个“分批借用会议室”，Attention 是一个超大型会议，每个人都需要和所有人交流。如果你一次性安排所有人进入会议室，房间容量会严重不足。PagedAttention 的做法是把人分成若干批次，每次安排一部分人进入会议室交流。等这批人聊完再换下一批，避免房间资源被一次性占用。

3. 那为什么即使有虚拟地址空间，PagedAttention 依然必要？

CUDA 虚拟地址 vs PagedAttention

特性	虚拟地址空间	PagedAttention
目标	提供抽象的显存管理，屏蔽物理碎片化	为 Transformer 提供任务特定的显存优化
分配粒度	面向整个显存的分配	面向 Attention 计算的分页管理
实时性	无法动态调整显存分配	实现显存分配的动态调度
适配深度学习任务	通用方案，未针对特定计算模式优化	专为深度学习 Attention 优化