LLM 추론 최적화 총정리: KV 캐시, 연속 배칭, 페이지드 어텐션, 추측 디코딩과 서빙 지표
대학 LLM 강의가 추론 서빙 기술을 한자리에 정리했다. 프리필과 디코드가 왜 다른지, TTFT·TPOT·굿풋은 무엇을 재는 지표인지, 페이지드 어텐션과 연속 배칭·추측 디코딩·양자화가 서빙 비용을 어떻게 줄이는지 짚었다.
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AI TOPIC
vLLM 최신 뉴스와 핵심 해설
vLLM 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 21편을 최신순으로 모았습니다.
vLLM 선정 과정과 페이지드 어텐션·연속 배칭 원리: 카카오페이 LLM 서빙 최적화 사례 정리
카카오페이 팀이 네 개의 LLM 서빙 프레임워크를 직접 비교하고 실험한 과정을 공개했다. 최종적으로 vLLM을 고른 기준과, GPU 메모리 낭비를 줄이는 페이지드 어텐션·연속 배칭의 원리를 함께 설명한다.
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sLLM 서빙 최적화 정리, 연속 배치와 플래시 어텐션 페이지드 어텐션 그리고 vLLM 실습
작은 언어모델을 직접 서빙할 때 속도를 좌우하는 배치 전략과 어텐션 최적화, KV 캐시 관리 기법을 스터디 발표 내용과 실측 결과로 정리했다. vLLM으로 돌린 비교 실험과 로컬 모델의 도구 호출 한계까지 담았다.
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vLLM이란 무엇인가: 페이지드 어텐션과 연속 배치로 LLM 추론 비용과 지연을 줄이는 방법
IBM 테크놀로지가 UC 버클리에서 출발한 오픈소스 추론 엔진 vLLM을 소개하며 GPU 메모리 낭비와 응답 지연, 확장의 어려움을 페이지드 어텐션과 연속 배치로 푸는 원리와 실제 도입 방법을 설명했다.
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vLLM 도커 설치와 OpenClaw 연동 방법: Ollama 병렬 처리 병목을 해결하는 실습 정리
Ollama의 병렬 처리 한계로 로컬 LLM이 느려질 때 대안이 되는 vLLM을 도커로 설치하고 OpenClaw에 연동하는 전 과정을, GPU 설정과 실행 명령어의 각 옵션, 컨텍스트 길이 조건까지 한국어로 정리했습니다.
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vLLM 인자 설정 가이드: VRAM 부족 오류 해결과 추론 속도 극대화 옵션 정리
vLLM은 인자를 제대로 잡지 않으면 속도 이점을 살리지 못한다. VRAM이 모자랄 때 줄여야 할 값과 여유가 있을 때 늘려야 할 값, 오프로딩과 접두 캐싱, 양자화 자동 감지까지 조정 순서대로 정리했다.
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Hermes 에이전트 로컬 LLM 연동법: Ollama·vLLM·SGLang 커스텀 엔드포인트 설정 정리
OpenClaw 대안으로 주목받는 Hermes 에이전트에 내 PC의 로컬 LLM을 붙이는 절차를 정리했다. Ollama와 vLLM, SGLang을 커스텀 엔드포인트로 등록하는 방법과 WSL 주소·API 호환 모드·툴 콜 파서처럼 막히기 쉬운 지점을 짚는다.
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SGLang 서빙 엔진 정리 — RadixAttention으로 vLLM 대비 처리량 6.4배, 어떤 상황에서 써야 하나
SGLang은 요청이 끝나도 KV 캐시를 버리지 않고 트리에 보관해 다른 요청이 재사용하게 만든 서빙 엔진이다. vLLM 대비 처리량 6.4배라는 수치와, 입력이 매번 달라지면 오히려 불리해지는 이유까지 정리했다.
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vLLM vs 올라마 속도 비교: 페이지드어텐션과 연속 배칭 원리부터 실제 측정까지
로컬 LLM 추론 엔진 vLLM이 올라마보다 빠른 이유를 페이지드어텐션과 연속 배칭 원리로 풀어 보고, 같은 모델로 단일 요청과 다중 요청을 직접 비교한 실측 결과와 개인 사용자에게 주는 의미까지 정리했다.
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vLLM 공동 리드 인터뷰: 페이지드 어텐션에서 Ray 연동까지, 오픈소스 추론 엔진의 현재
vLLM 공동 리드 사이먼 모가 오픈소스 추론 엔진의 출발점과 현재를 이야기한다. KV 캐시 관리에서 시작해 분산 추론과 강화학습 스택 연동, 재단 합류까지 이어지는 흐름을 따라가며 추론 효율이 왜 곧 비용 문제인지 짚는다.
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PagedAttention 원리 정리: vLLM이 KV 캐시 낭비를 60~80%에서 4% 미만으로 줄인 방법
LLM 추론에서 GPU 메모리의 60~80%를 낭비하게 만드는 KV 캐시 단편화 문제를, 운영체제의 페이징 기법으로 해결한 PagedAttention의 작동 원리와 접두어 공유·연속 배칭의 효과를 정리했다.
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vLLM-Omni로 만든 서비스형 영상 생성 — 레드햇이 공개한 멀티모달 추론 스택 실험기
레드햇 엔지니어들이 파이토치 콘퍼런스에서 vLLM-Omni와 오픈웨이트 영상 모델 LTX-2로 서비스형 영상 생성 스택을 만든 경험을 공개했다. 무엇이 동작했고 무엇이 아직 부족한지 솔직하게 짚는다.
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MoE 추론 WideEP와 KV 캐시 인식 라우팅 — vLLM·llm-d 개발자가 짚은 스케줄링 문제
MoE 모델을 수십 개 GPU에 펼치는 WideEP 추론에서 성능을 갉아먹는 것은 전문가 연산이 아니라 KV 캐시 위치를 무시한 라우팅이었다. vLLM과 llm-d 개발자들이 파이토치 콘퍼런스에서 밝힌 진단과 해법을 정리했다.
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허깅페이스 트랜스포머스, 파이토치 전용 전환과 vLLM·MLX 모델 이식 자동화 전략
허깅페이스 페드로 쿠엔카가 트랜스포머스를 파이토치 전용으로 정리한 이유와, vLLM·SGLang·MLX 같은 하위 라이브러리로 새 모델을 빠르게 퍼뜨리기 위한 모듈러 방식과 에이전트 실험을 설명했다.
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추측 디코딩(Speculative Decoding) 완전 정리: 3배 빠른 LLM 추론의 원리와 선택 기준
작은 초안 모델이 토큰을 미리 찍고 큰 타깃 모델이 한 번의 순전파로 검증하는 추측 디코딩. 출력 품질이 수학적으로 보존되는 이유와 세 가지 구현 방식, 그리고 오히려 쓰지 말아야 할 상황까지 정리했다.
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llama.cpp vs vLLM 차이 정리: 로컬 LLM 엔진 선택 기준과 양자화·연속 배칭 핵심
IBM 테크놀로지가 정리한 로컬 LLM 실행 엔진 비교. 양자화와 GGUF로 개인 PC를 노리는 llama.cpp, 연속 배칭과 페이지드 어텐션으로 대규모 서비스를 노리는 vLLM의 차이를 짚는다.
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AMD 라이젠 AI 할로 2대 클러스터로 400B 로컬 LLM 실행 테스트
128GB 메모리를 가진 소형 AI PC 두 대를 10기가 이더넷으로 묶어 3,580억·3,970억 파라미터 모델을 실제로 돌려본 실험. 두 가지 클러스터 방식과 실제 토큰 속도를 정리했다.
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vLLM LLM 추론 최적화: 양자화·페이지드 어텐션·프리픽스 캐싱으로 서빙 비용 낮추기
오픈소스 LLM을 vLLM으로 효율적으로 서빙하는 방법을 정리했다. 양자화, 페이지드 어텐션, 프리픽스 캐싱으로 메모리를 아끼고 지연·처리량을 측정하는 실전 워크플로를 다룬다.
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LLM-D 분산 추론 완벽 정리: 쿠버네티스로 LLM을 빠르고 싸게 서빙하기
오픈소스 프로젝트 LLM-D가 추론 게이트웨이와 프리필·디코드 분리로 LLM 추론을 어떻게 가속하는지, IBM이 공개한 지연·비용 개선 수치와 함께 정리했습니다.
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KV 캐시·PagedAttention로 LLM 추론 속도와 GPU 처리량 높이기
사용자가 늘수록 LLM 응답이 느려지는 원인은 모델이 아니라 메모리 사용 방식이다. KV 캐시와 PagedAttention이 어떻게 GPU 처리량을 끌어올리는지, vLLM 설정 팁까지 정리했다.
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로컬 LLM 실행 도구 5가지 비교: Ollama·llama.cpp·LM Studio·vLLM·MLX LM
Qwen·GLM 같은 오픈 모델을 클라우드 API 없이 내 기기에서 돌리는 다섯 가지 도구를 용도별로 비교한다. 프로토타이핑부터 프로덕션 서빙까지 무엇을 골라야 할지 정리했다.
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