OPENMARU Newsletter 57호
똑똑한 LLM, 그런데 답변이 너무 느리다면?
👱♀️Editor’s Note
안녕하세요, 오픈마루 입니다.
생성형 AI 시대, 모델의 성능만큼 중요한 것이 바로 ‘추론 속도’ 라는 사실
아무리 뛰어난 LLM이라도 답변이 느리다면 실제 서비스에 적용하기 어렵습니다.
오늘은 추론의 한계를 깨고 운영 효율을 극대화 하는 ‘vLLM’ 기술을 소개합니다.
HOT ISSUE : MSAP.ai
느린 AI 답변은 이제 그만,
‘vLLM’이 처리 속도를 바꿉니다.
많은 기업이 자체 LLM을 구축하고 있지만, 실제 운영 단계에서는 느린 생성 속도와 막대한 GPU 비용이라는 장벽에 부딪히곤 합니다.
기존의 방식은 제한된 GPU 메모리를 효율적으로 관리하지 못해,
동시에 많은 요청이 들어올 경우 시스템이 과부하되거나 응답 시간이 급격히 길어지는 병목 현상이 발생합니다.
이는 곧 서비스 품질 저하와 인프라 유지 비용의 폭증으로 이어지게 됩니다.
이제는 추론 아키텍처를 최적화해야 합니다. 단순히 GPU를 늘리는 것이 아니라, 메모리 관리의 혁신을 통해 최소한의 자원으로 최대의 성능을 내는 ‘vLLM’이 필요합니다.
vLLM은 ‘PagedAttention’ 기술을 통해 낭비되는 메모리를 제로에 가깝게 줄입니다. 운영 체제의 가상 메모리 관리 기법을 도입함으로써, 기존 방식 대비 추론 처리량(Throughput)을 수 배 이상 끌어올려 훨씬 빠르고 경제적인 AI 서비스를 가능하게 합니다.
💡 핵심 기능 요약
- 압도적인 추론 속도 : PagedAttention 기술로 메모리 낭비를 줄여 빠른 응답 구현
- 유연한 모델 호환성 : HuggingFace의 다양한 오픈소스 모델을 즉시 최적화하여 적용
- 운영 효율 극대화 : 복잡한 설정 없이 대규모 트래픽 처리에 최적화된 서빙 환경 제공
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