728x90 DeepLearning_Serving1 [PYTHON] LLM 추론 가속을 위한 vLLM의 PagedAttention 원리와 7가지 효율적 적용 방법 거대 언어 모델(LLM)을 서비스할 때 가장 큰 병목 지점은 바로 KV 캐시(Key-Value Cache) 메모리 관리입니다. 기존의 서빙 방식은 시퀀스 길이를 미리 할당하여 메모리 낭비가 심하고 처리량이 낮았습니다. 본 포스팅에서는 운영체제의 가상 메모리 개념을 도입하여 이 문제를 혁신적으로 해결한 vLLM의 PagedAttention 원리를 심층 분석하고, 실무에서 즉시 활용 가능한 7가지 방법과 차이점을 상세히 다룹니다.1. LLM 서빙의 고질적 문제: 메모리 파편화와 낭비LLM 추론 과정에서 이전 토큰들의 연산 결과인 KV 캐시는 GPU 메모리에 저장됩니다. 일반적인 서빙 프레임워크는 최악의 상황(최대 시퀀스 길이)을 가정하여 메모리를 연속적으로 할당합니다. 이로 인해 실제 사용되지 않는 '내부 .. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
