728x90 PagedAttention3 [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. [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] 로컬 LLM 추론 속도를 3배 높이는 vLLM 서빙 가속화 방법 및 최적화 해결책 7가지 최근 거대 언어 모델(LLM)을 기업 내부 서버나 개인 워크스테이션 등 로컬 환경에서 운영하려는 수요가 폭증하고 있습니다. 하지만 Llama 3나 Mistral 같은 고성능 모델을 일반적인 파이썬 라이브러리로 구동하면 텍스트 생성 속도가 현저히 느려지는 문제를 겪게 됩니다. 이를 해결하기 위한 가장 강력한 오픈소스 엔진이 바로 vLLM입니다. 본 포스팅에서는 vLLM의 핵심 메커니즘인 PagedAttention의 원리를 심도 있게 분석하고, 실무 개발자가 로컬 환경에서 즉시 적용할 수 있는 7가지 가속화 기법과 코드 구현 사례를 상세히 다룹니다. 이 가이드는 단순한 사용법을 넘어, 메모리 관리의 병목 현상을 해결하는 전문적인 아키텍처 관점의 인사이트를 제공합니다.1. 왜 vLLM인가? 기존 서빙 방식과의.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
