vLLM: LLM 서빙 성능 향상을 위한 PagedAttention 기반 KV 캐시 최적화 전략

핵심 기술: vLLM은 LLM 서빙의 핵심 과제인 KV 캐시 메모리 비효율성을 PagedAttention 알고리즘으로 해결하여 GPU 활용률과 처리량을 극대화합니다.

기술적 세부사항:
* KV 캐시 메모리 최적화: 운영체제의 가상 메모리 및 페이징 기법에서 영감을 받은 PagedAttention은 KV 캐시를 물리적으로 연속되지 않은 '블록' 단위로 관리하여 메모리 단편화를 줄이고 유연한 할당을 가능하게 합니다.
* 지속적 배치 (Continuous Batching): 요청 도착 즉시 배치에 추가하고 완료 시 제거하는 동적 방식으로 GPU 유휴 시간을 최소화하여 최대 24배의 처리량 향상을 달성합니다.
* 고급 추론 기능 지원: PagedAttention의 유연성을 활용하여 다음과 같은 기능을 효율적으로 지원합니다.
* 청크 단위 프리필 (Chunked Prefill): 긴 프롬프트의 프리필 단계를 분할하여 단일 요청의 시스템 독점을 방지하고 지연 시간을 개선합니다.
* 접두사 캐싱 (Prefix Caching): 공유되는 프롬프트의 KV 캐시를 재계산 없이 공유하여 중복 연산을 제거합니다.
* 유도 및 추측 디코딩 (Guided and Speculative Decoding): 특정 출력 형식 제어 또는 초안 모델을 통한 생성 가속화를 지원합니다.
* 프리필/디코딩 분리 (Disaggregated Prefill/Decoding): 연산 집약적인 프리필과 메모리 대역폭 집약적인 디코딩을 별도 인스턴스에서 처리하여 리소스 활용을 최적화합니다.

개발 임팩트: vLLM은 PagedAttention을 통해 LLM 추론 시스템의 KV 캐시 관리 효율성을 근본적으로 개선하고, 지속적 배치 등 최적화 기법을 통해 전반적인 처리량과 성능을 크게 향상시킵니다.

커뮤니티 반응: (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, vLLM의 기술적 혁신성은 AI/ML 개발자 커뮤니티에서 높은 주목을 받고 있으며, 관련 논의가 활발할 것으로 예상됩니다.)