LLM 서빙 인프라, PagedAttention과 연속 배치 방식으로 확장하는 방법

(dev.to)

Dev.to AI2026년 10월 4일AI 모델

LLM 서빙 인프라, PagedAttention과 연속 배치 방식으로 확장하는 방법

LLM 서빙 인프라의 핵심 병목인 KV 캐시 메모리 낭비와 배치 효율성 문제를 PagedAttention과 연속 배치 기술로 해결하여 GPU 처리량을 극대화하는 혁신적인 인프라 최적화 방안을 다룹니다.

이 글의 핵심 포인트

1LLM 서빙의 주요 병목은 GPU 연산력(FLOPs)보다 메모리 대역폭과 용량임
2PagedAttention은 KV 캐시를 고정 크기 블록으로 나누어 메모리 파편화를 70%에서 4% 미만으로 감소시킴
3연속 배치는 요청 단위가 아닌 토큰 단위 스케줄링을 통해 GPU 유휴 시간을 최소화함
4PagedAttention은 Copy-on-Write 방식을 통해 프롬프트 공유 및 메모리 효율적 관리를 지원함
5연속 배치 적용 시 정적 배치 대비 전체 시스템 처리량을 최대 23배까지 향상 가능함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

LLM 서비스의 상용화 단계에서 가장 큰 허들은 모델의 성능이 아니라 '비용 대비 성능(Cost-efficiency)'입니다. GPU 메모리 활용도를 높이는 기술은 서비스의 경제적 생존과 직결되는 핵심 요소입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

기존의 정적 메모리 할당과 배치 방식은 긴 문맥 처리 시 막대한 메모리 낭비와 대기 시간을 유발하여, 대규모 트래픽을 처리해야 하는 프로덕션 환경에서 GPU 자원의 심각한 낭비를 초래했습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

vLLM과 같은 엔진의 등장은 고비용 GPU 자원을 효율적으로 분할 활용할 수 있게 하여, 중소 규모 스타트업도 저비용으로 고성능 LLM 서비스를 운영할 수 있는 기술적 토대를 제공합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

GPU 자원 확보 경쟁이 치열한 국내 AI 스타트업들에게 이러한 서빙 최적화 기술은 인프라 비용 절감과 서비스 확장성을 동시에 확보하기 위한 필수적인 기술 스택이 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

LLM 서비스의 상용화 단계에서 가장 큰 허들은 모델의 성능이 아니라 '비용 대비 성능'입니다. PagedAttention과 연속 배치는 GPU의 물리적 한계를 소프트웨어적 혁신으로 극복하여, 단위 자원당 처리량을 획기적으로 높여줍니다. 이는 인프라 비용에 민감한 스타트업들에게 강력한 경쟁 우위를 제공하는 기술적 돌파구입니다.

다만, 이러한 최적화 기술이 만능은 아닙니다. 복잡한 스케줄링과 동적 메모리 관리는 시스템의 구현 난이도를 높이며, 극단적인 상황에서는 메모리 관리 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 또한, 모델의 크기가 커질수록 KV 캐시 자체가 차지하는 비중이 압도적이므로, 단순한 서빙 최적화를 넘어 양자화(Quantization)나 모델 경량화와 병행하는 통합적인 인프라 전략이 필요합니다. 창업자들은 단순히 최신 엔진을 도입하는 데 그치지 않고, 서비스 특성에 맞는 최적의 서빙 아키텍처를 설계하는 역량을 갖춰야 합니다.

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