빠른 LLM 추론 가이드
모델 압축에서 시스템 최적화까지의 풀스택 성능 도약
왜 '빠름'이 LLM의 생명선인가?
대규모 언어 모델의 세계에서 속도는 사치가 아니라 성공을 결정하는 핵심 요소입니다. '느린' 모델은 열악한 사용자 경험, 높은 운영 비용, 제한된 비즈니스 잠재력을 의미합니다. 이 가이드는 궁극적인 성능을 추구하는 사람들을 위한 실용적인 핸드북으로, 모델의 기초부터 서빙 아키텍처에 이르기까지 풀스택 가속화 기술을 깊이 파고들어 번개처럼 빠른 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줍니다.
속도 정의: 주요 성능 지표
속도를 달성하려면 먼저 측정해야 합니다. 다음은 LLM 추론 성능을 평가하기 위한 네 가지 핵심 지표이며, 이들이 집합적으로 '빠름'이 무엇을 의미하는지 정의합니다.
첫 토큰까지의 시간 (TTFT)
~150ms
AI의 첫인상을 정의하며 '즉각적인 응답'을 목표로 합니다.
출력 토큰당 시간 (TPOT)
~50ms
콘텐츠 생성 속도를 결정하며 '유동적인 스트리밍'을 목표로 합니다.
지연 시간
Variable
작업 완료까지의 총 시간, '원샷 완료'를 목표로 합니다.
처리량
High
시스템의 처리 한계, '대규모 동시성'을 목표로 합니다.
속도의 적: LLM 추론의 두 가지 주요 병목 현상 파헤치기
가속화하려면 먼저 브레이크를 찾아야 합니다. LLM 추론은 균일한 프로세스가 아니며, 그 성능은 계산 바운드 '프리필'과 메모리 바운드 '디코드'라는 두 가지 별개의 위상 기반 병목 현상에 의해 제약을 받습니다. 거의 모든 최적화는 이 두 가지 속도 장벽을 극복하기 위해 설계되었습니다.
다이어그램: 추론의 이중성
1. 프리필 단계
입력의 병렬 처리, GPU의 원시 TFLOPS를 테스트하는 계산 바운드 작업입니다.
2. 디코드 단계
토큰별 생성, GPU의 메모리 대역폭을 테스트하는 메모리 바운드 작업입니다.
이는 단순히 계산 능력을 더 쌓는 것만으로는 핵심 문제를 해결할 수 없으며, 가속화는 양면적인 접근 방식이어야 함을 의미합니다.
최고의 병목 현상: 폭주하는 KV 캐시
KV 캐시란 무엇인가?
재계산을 피하기 위해 모델은 과거 정보의 '키'와 '값'을 캐시합니다. 이는 속도를 위해 설계되었지만 새로운 문제를 야기했습니다.
문제점: 메모리 블랙홀
KV 캐시는 시퀀스 길이에 따라 선형적이고 폭발적으로 증가하여 귀중한 GPU VRAM을 빠르게 소비하고 동시성과 처리량의 최고 킬러가 됩니다.
따라서 KV 캐시를 길들이는 것은 빠른 추론으로 가는 길에 필수적인 단계입니다.
풀스택 가속화: 번개처럼 빠른 LLM을 위한 무기고
성능의 족쇄를 끊기 위해 모델과 알고리즘에서 아키텍처에 이르기까지 포괄적인 무기고가 있습니다. 이러한 기술은 개별적으로 사용하거나 지수적인 성능 향상을 위해 강력한 '콤보'로 결합할 수 있습니다.
무기 1: 모델 압축 — 더 작고, 더 빠르고, 더 민첩하게
메모리 및 계산 오버헤드를 줄이기 위해 모델을 '슬림화'하는 것이 가속화의 첫 번째 단계입니다.
양자화: 정밀도의 마법
모델을 나타내기 위해 낮은 정밀도의 숫자(예: 4비트 정수)를 사용하여 크기와 메모리 대역폭 요구 사항을 대폭 압축하고 약간의 정밀도를 희생하여 속도를 크게 향상시킵니다.
대화형 차트: 양자화 수준, 모델 크기 및 성능 간의 절충.
지식 증류
경량 '학생' 모델을 훈련하여 강력한 '교사' 모델의 지혜를 상속받아 훨씬 작은 크기로 뛰어난 성능을 달성합니다.
가지치기
식물을 다듬는 것처럼 이 기술은 모델에서 중복되는 매개변수와 연결을 제거하여 구조를 더 간결하게 만들고 계산을 더 효율적으로 만듭니다.
무기 2: 알고리즘 혁명 — 핵심 계산을 재구성하고 최고의 성능을 발휘
LLM의 핵심인 어텐션 메커니즘과 기타 핵심 알고리즘을 다시 작성하여 계산 효율성을 근본적으로 향상시킬 수 있습니다.
FlashAttention: I/O 전격전
영리한 계산 재배치를 통해 FlashAttention은 느린 VRAM에서 거대한 중간 행렬을 읽고 쓰는 것을 피하여 메모리 I/O를 대폭 줄이고 어텐션 계산을 플래시처럼 빠르게 만듭니다.
표준 어텐션
느린 VRAM에 대한 빈번한 읽기/쓰기, I/O가 병목 현상입니다.
FlashAttention
고속 캐시에서 계산을 완료하여 I/O 대기 시간을 제거합니다.
PagedAttention: 메모리 마법
운영 체제에서 영감을 받은 이 기술은 KV 캐시를 작고 동적으로 관리되는 블록으로 분할하여 메모리 낭비를 완전히 제거하고 VRAM 활용도와 처리량을 두 배로 늘립니다.
전통적인 방법(정적 할당)
내부 단편화로 인해 메모리 낭비가 발생합니다.
PagedAttention(동적 페이징)
주문형 할당, 낭비 없음.
투기적 디코딩
작고 빠른 '초안 작성자' 모델을 사용하여 앞을 정찰한 다음 크고 정확한 '대상' 모델이 한 번에 확인하도록 하여 한 번의 계산으로 여러 배의 속도를 얻습니다.
무기 3: 아키텍처 혁신 — 희소성으로 규모 대 속도의 저주를 깨다
모델의 설계를 근본부터 혁신하여 매개변수 규모와 계산 비용을 분리합니다.
전문가 혼합(MoE)
MoE는 단일 네트워크를 여러 '전문가' 네트워크로 대체합니다. 각 계산에 대해 일부 전문가만 활성화되므로 모델이 수조 개의 매개변수를 가지면서도 추론 비용을 소규모 모델과 비슷하게 유지할 수 있습니다.
상위 K명의 전문가를 동적으로 선택
선택된 전문가(녹색)만 계산에 참여합니다.
핵심 이점: 매우 낮은 계산 비용으로 대규모 모델 용량을 달성합니다.
주요 과제: 모든 전문가 매개변수를 메모리에 로드해야 하므로 막대한 메모리 요구 사항이 있습니다.
파워 엔진: 속도를 위해 구축된 추론 서빙 시스템
최고의 무기라도 그것을 구동할 강력한 엔진이 필요합니다. 고성능 서빙 시스템은 모든 최적화 기술의 정점이며, 전체 추론 프로세스를 조율하여 대규모 및 높은 동시성으로 빠른 서비스를 제공합니다.
| 기능 | vLLM | Hugging Face TGI | NVIDIA TensorRT-LLM |
|---|---|---|---|
| 핵심 혁신 | PagedAttention | 프로덕션 등급 툴킷 | 심층 하드웨어 통합 |
| 연속 배치 | 지원됨 | 지원됨 | 지원됨 |
| PagedAttention | 기본 지원 | 통합 지원 | 통합 지원 |
| FlashAttention | 통합 지원 | 통합 지원 | 융합 커널 |
| 하드웨어 초점 | NVIDIA, AMD | 광범위 | NVIDIA 전용 |
| 사용 용이성 | 높음 | 높음(HF 생태계) | 중간(컴파일 필요) |
올바른 엔진을 선택하는 것은 당신의 트랙에 달려 있습니다. vLLM은 처리량의 왕이고, TGI는 사용성과 생태계 통합의 모델이며, TensorRT-LLM은 NVIDIA 하드웨어에서 마지막 한 방울의 성능까지 짜내는 궁극적인 선택입니다.
실전 가속화: 빠른 LLM 전략 구축
이론은 실천과 만나야 합니다. 빠른 추론을 달성하는 것은 단일 기술의 승리가 아니라 특정 시나리오에 따라 무기고를 전략적으로 조합하는 것입니다.
기술 선택 결정 매트릭스
| 기술 | 주요 목표 | 핵심 절충 |
|---|---|---|
| 양자화 | ↓ 메모리, ↓ 크기 | 잠재적인 정밀도 손실 |
| 지식 증류 | ↓ 크기, ↓ 계산 | 훈련 리소스 필요 |
| FlashAttention | ↓ 메모리 I/O, ↑ 처리량 | 특정 하드웨어 필요 |
| PagedAttention | ↑↑ 처리량, ↓ 메모리 낭비 | 사소한 계산 오버헤드 |
| 투기적 디코딩 | ↓ 지연 시간 | 적절한 초안 작성자 모델 필요 |
| 전문가 혼합(MoE) | ↑ 모델 용량 | 막대한 메모리 요구 사항 |
시나리오 기반 가속화 계획
실시간 대화용
목표: 궁극적인 응답 속도.
콤보: 투기적 디코딩 + 양자화 + 지식 증류.
대규모 처리량용
목표: 최대 처리 효율성.
콤보: PagedAttention + 연속 배치 + FlashAttention.
엣지 장치용
목표: 극단적인 리소스 압축.
콤보: 공격적인 양자화 + 구조화된 가지치기 + 지식 증류.