728x90 HighThroughput_Serving1 [PYTHON] Speculative Decoding으로 LLM 서빙 속도 2배 향상 해결 방법과 핵심 차이 거대 언어 모델(LLM)의 추론 속도는 서비스 품질을 결정하는 결정적인 요소입니다. 하지만 모델이 커질수록 토큰 하나를 생성하는 데 걸리는 시간은 비약적으로 증가합니다. 본 포스팅에서는 이러한 추론 지연 문제를 획기적으로 해결하기 위한 최신 기법인 Speculative Decoding(추측 디코딩)의 원리를 분석하고, 파이썬 기반의 실무 적용 방법 7가지를 상세히 다룹니다. 기존 서빙 방식과의 차이를 이해하고 시스템 처리량을 극대화해 보시기 바랍니다.1. Speculative Decoding이란? 추론 병목의 혁신적 해결LLM 추론의 가장 큰 병목은 '메모리 대역폭'입니다. 토큰 하나를 만들 때마다 거대한 모델 가중치 전체를 GPU 메모리에서 불러와야 하기 때문입니다. Speculative Decodin.. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
