참고팁X
LLM 추론 가속화: 6가지 주요 병렬화 전략 요약
데이터, 텐서, 파이프라인 등 대규모 모델 서빙 인프라 설계 시 고려해야 할 핵심 최적화 기법.
요약
LLM 추론 시 GPU 병렬 처리는 메모리 부족을 해결하지만 필연적으로 통신 오버헤드를 발생시킨다. 주요 전략으로는 전체 모델을 복제해 처리량을 늘리는 데이터 병렬, 행렬 연산을 쪼개는 텐서 병렬, 층별로 나누는 파이프라인 병렬이 있다. 또한, 긴 입력 처리를 위한 컨텍스트 병렬, MoE 모델을 위한 전문가(Expert) 병렬, 그리고 이들을 조합한 하이브리드 병렬 전략이 존재한다. 실무에서는 병목 현상에 따라 전략을 선택해야 하는데, 모델 크기 문제에는 텐서나 파이프라인 병렬을, KV 캐시 용량 제한에는 컨텍스트 병렬을 활용하는 것이 효과적이다. 마지막으로, 특정 병목이 해결된 후 측정 지표(TTFT, TPOT 등)를 재확인하며 점진적으로 전략을 추가하는 방식의 배포가 권장된다.
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원문 제목 @_avichawla: 6 parallelism strategies for LLM inference in production: (popular LLM interview question) Running a model across four GPUs does n
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