최대 24배 빠른 vLLM의 비밀 파헤치기

이 글은 LLM 서빙 성능을 최대 24배 향상시키는 vLLM의 내부 구현을 코드 레벨까지 분석합니다. vLLM은 PagedAttention과 Continuous Batching이라는 핵심 기법을 통해 이러한 성능 향상을 달성합니다.

PagedAttention은 LLM의 메모리 사용량을 효율적으로 관리하여 처리량을 높이고, Continuous Batching은 동적으로 배치 크기를 조절하여 GPU 활용률을 극대화합니다. 글에서는 vLLM의 주요 컴포넌트와 이 두 기법이 어떻게 작동하는지 상세히 설명하며, ML 엔지니어링 관점에서 LLM 서빙 최적화에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.

다만, 분석 시점의 코드 버전에 기반하므로 일부 내용은 현재와 다를 수 있음을 명시합니다.