728x90 LLM_Inference2 [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. [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
