vLLM의 기술적 혁신과 성능 향상

이 게시물은 대규모 언어 모델(LLM)의 고속 추론을 위한 효율적 엔진인 vLLM의 기술적 혁신과 성능 개선에 대해 설명합니다.

핵심 기술과 기능

• PagedAttention 메모리 관리 기법을 통한 GPU 메모리 효율화
• 스케줄링 최적화, Speculative Decoding, Prefix Caching, Chunked Prefill 등의 다양한 성능 향상 옵션
• LoRA 지원과 Torch.compile 기능 도입 및 호환성 문제 개선

v1 엔진의 등장과 발전

• GPU와 CPU 작업 분리, 비동기 처리로 GPU idle time 최소화
• 기존 기능들과의 완전한 호환성 제공 및 모듈식 구조 도입
• FlashAttention 3, CUDA Graph 캡처 등 최신 하드웨어 최적화 지원

성능 평가 및 개선 과정

• v0.6.0 버전에서 처리량 2.7배 향상, 지연시간 5배 감소
• v1 엔진은 다양한 서비스 시나리오에서 최적화된 성능과 낮은 지연시간 제공
• 다른 LLM 서빙 엔진과의 비교 및 커뮤니티 활성화 통한 지속적 발전