vLLM: 대규모 언어 모델 서빙을 위한 효율적인 아키텍처 및 구현 분석
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 대상자: LLM(대규모 언어 모델) 서빙 및 추론 최적화에 관심 있는 개발자, 연구자, MLOps 엔지니어
- 난이도: 중급 이상 (LLM 아키텍처 및 메모리 관리 기술 이해 필요)
핵심 요약
- PagedAttention: vLLM의 핵심 기술로, OS 가상 메모리 기법을 적용한 Block-based 메모리 관리로 2-4x 메모리 효율성 향상
- OpenAI 호환 서빙:
/v1/models,/v1/chat/completions등 주요 엔드포인트 완전 호환 지원 - 성능 향상: HuggingFace Transformers 대비 24x 처리량 향상 및 GPU 활용률 최적화
섹션별 세부 요약
1. vLLM 개요 및 배경
- vLLM: UC 버클리 Sky Computing Lab에서 개발된 LLM 추론 및 서빙 라이브러리
- 성장성: GitHub에서 49.2k 스타 확보, OpenAI 호환 API 기반 서빙 프레임워크로 주목받음
- 주요 기술:
_PagedAttention_이라는 새로운 주의 메커니즘 도입
2. PagedAttention: 메모리 관리 혁신
- 전통적 주의 메커니즘 문제점:
- 메모리 분할: 최대 시퀀스 길이에 맞춘 연속 메모리 할당
- 비효율적 활용: 실제 시퀀스 길이가 짧을 경우 메모리 낭비
- 정적 배치: 요청 배치 및 스케줄링 유연성 부족
- PagedAttention의 혁신:
- Block-based 메모리: 고정 크기 메모리 블록(Blocks)으로 분할
- 동적 할당: 요청 간 메모리 재사용 가능
- Copy-on-Write: 공통 접두사(prefix) 공유
- 비연속 저장: 논리적 주소링으로 메모리 내 블록 위치 유연
3. 성능 향상 요인
- 메모리 효율성: 동적 할당으로 메모리 사용량 2-4x 감소
- 처리량 향상: HuggingFace Transformers 대비 24x 처리량 증가
- GPU 활용 최적화: 스마트 블록 할당으로 GPU 활용률 개선
- 확장성: 하드웨어 자원에 선형적으로 확장
4. OpenAI 호환 서빙 구현
- 호환 엔드포인트:
- /v1/models: 모델 목록 조회
- /v1/chat/completions: 대화 기반 완성
- /v1/embeddings: 텍스트 임베딩 생성
- 비호환 엔드포인트:
/health,/tokenize,/metrics등 vLLM 고유 기능 - 설치 및 실행 예시:
```bash
$ uv pip install vllm
$ vllm serve Qwen/Qwen3-0.6B --max-model-len 8192
```
결론
- 핵심 팁: PagedAttention은 메모리 효율성과 처리량 향상을 위해 OS 가상 메모리 기법을 적용한 것으로, LLM 서빙 시 메모리 관리 최적화를 위한 필수 기술
- 실무 적용 예시:
vllm serve명령어로 서버 실행 후 OpenAI 호환 API를 통해 모델 사용 가능 - 요약: vLLM은 PagedAttention을 통해 메모리 효율성과 성능을 극대화하며, OpenAI 호환 서빙을 지원하는 LLM 서빙 프레임워크로, MLOps 및 LLM 개발자에게 강력한 도구 제공