728x90 LLM_Serving1 [PYTHON] LLM 서빙 성능 해결을 위한 KV Cache 최적화 방법 3가지와 시스템 처리량 10배 향상 전략 대규모 언어 모델(LLM)을 상용 환경에서 서빙할 때 맞닥뜨리는 가장 큰 벽은 GPU 메모리의 효율적 관리입니다. LLM은 자동 회귀(Auto-regressive) 방식으로 토큰을 생성하는데, 이때 이전 단계에서 계산된 Key와 Value 텐서를 다시 계산하지 않기 위해 메모리에 저장해두는 KV Cache 기술을 사용합니다. 하지만 입력 문장이 길어지고 동시 접속자(Batch Size)가 늘어날수록 KV Cache가 점유하는 메모리는 기하급수적으로 증가하며, 이는 결국 시스템 전체 처리량(Throughput)을 저하시키는 병목 현상이 됩니다. 본 포스팅에서는 KV Cache 최적화가 전체 시스템에 미치는 영향과 함께, Python 환경에서 vLLM, PagedAttention 등의 기술을 활용해 이를 해.. 2026. 4. 26. 이전 1 다음 728x90
