참고팁X
LLM 서빙 효율 극대화: 4가지 캐싱 전략 핵심 요약
KV, Prefix, Prompt, Semantic 캐시의 차이와 비용 구조를 이해해 LLM 추론 인프라 비용 최적화 시 필수 확인.
요약
LLM 서빙에서 효율성을 높이는 캐싱 기법은 크게 4가지로 구분된다. 첫째, KV cache는 활성 요청에 대한 토큰별 키-값 텐서를 유지하며, 둘째, vLLM이 사용하는 Prefix caching은 16토큰 블록 단위로 해시를 매칭해 서버상에서 텐서를 재사용한다. 셋째, Anthropic 등이 제공하는 Prompt caching은 제공자의 하드웨어에서 토큰 재사용을 지원하며 기본 입력 요금 대비 쓰기 1.25배, 읽기 0.1배의 비용을 부과한다. 마지막으로 Semantic caching은 프롬프트를 임베딩해 유사도 기반으로 결과를 반환하므로 입력뿐 아니라 출력 토큰 비용까지 절감하지만, 유사도 검색 특성상 오답 생성 위험이 존재한다. AI 엔지니어는 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 활용해 KV cache를 직접 구현하거나, 이러한 4가지 캐싱 전략을 조합하여 LLM 운영 효율을 최적화할 수 있다.
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원문 제목 @_avichawla: Four caches in LLM serving, clearly explained: Every LLM request reads the whole prompt and computes attention state for every tok
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