참고팁X
LLM 서빙 최적화의 핵심, 'Continuous Batching' 원리 해설
LLM 서빙 시 배치 처리가 추론 속도에 미치는 원리 설명. 효율적인 API 서빙 인프라 구축의 핵심 개념.
요약
LLM 추론 시 전통적인 정적 배칭(Static Batching)은 가장 긴 출력 길이에 맞춰 대기 시간이 결정되어 GPU 자원이 비효율적으로 사용된다. 반면, 연속 배칭(Continuous Batching)은 추론 과정에서 토큰이 생성될 때마다 스케줄러가 즉시 완료된 요청을 제거하고 새로운 요청을 할당하여 GPU 가동률을 극대화한다. Anyscale 벤치마크 결과, 출력 길이의 변동성이 클수록 정적 배칭 대비 vLLM의 처리량이 최대 23배까지 증가하는 것으로 나타났다. 현재 vLLM, SGLang, TGI, TensorRT-LLM 등 주요 프레임워크는 연속 배칭을 기본으로 탑재하고 있으며, NVIDIA는 이를 '인플라이트 배칭(In-flight batching)'이라는 명칭으로 구현하고 있다. 이 기술은 모델 변경 없이 오직 스케줄링 방식 개선만으로 생성형 AI 서비스의 처리 효율을 비약적으로 높일 수 있다.
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원문 제목 @_avichawla: Continuous batching in LLMs, explained visually: (a popular LLM interview question; bookmark this) In traditional ML inference, a
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