728x90 추론속도개선1 [PYTHON] LLM 모델 서빙 시 KV Cache가 추론 속도에 미치는 3가지 영향과 성능 해결 방법 생성형 AI(Generative AI) 시대의 핵심인 거대언어모델(LLM)을 효율적으로 서빙하기 위해서는 단순한 하드웨어 가속을 넘어 소프트웨어적인 아키텍처 최적화가 필수적입니다. 특히 KV Cache(Key-Value Cache)는 오토리그레시브(Autoregressive) 모델의 추론 지연 시간(Latency)을 획기적으로 단축시키는 마법 같은 기술입니다. 본 가이드에서는 KV Cache의 메커니즘과 이것이 Python 기반 서빙 환경에서 성능을 어떻게 좌우하는지 심층 분석합니다.1. KV Cache의 본질: 왜 매번 다시 계산하지 않는가?LLM은 이전 토큰들을 바탕으로 다음 토큰을 하나씩 예측하는 방식으로 작동합니다. 이때 매 단계마다 전체 문맥(Context)을 다시 어텐션(Attention) 연.. 2026. 4. 16. 이전 1 다음 728x90
