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从另一个角度来看，When running LLMs at scale, the real limitation is GPU memory rather than compute, mainly because each request requires a KV cache to store token-level data. In traditional setups, a large fixed memory block is reserved per request based on the maximum sequence length, which leads to significant unused space and limits concurrency. Paged Attention improves this by breaking the KV cache into smaller, flexible chunks that are allocated only when needed, similar to how virtual memory works. It also allows multiple requests with the same starting prompt to share memory and only duplicate it when their outputs start to differ. This approach greatly improves memory efficiency, allowing significantly higher throughput with very little overhead.
在这一背景下，根据我的评测，尽管价格不菲，但索尼通过打造出市场上综合表现最为均衡的耳机，证明了其价值。其降噪效果可与ANC领域的传统领先者Bose相媲美；音质是我个人在入耳式耳机中听过的最佳表现（通过应用程序的均衡器功能还能进一步提升）；续航时间也令人印象深刻，达到八小时。我作出以上评价时，始终是以高性价比耳机的坚定支持者身份为前提的。
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