LLM 추론 속도 최적화: vLLM의 PagedAttention 작동 원리 및 실전 가이드

요약

많은 사용자가 느린 LLM 추론 속도를 해결하기 위해 더 큰 GPU가 필요하다고 생각하지만, 실제로는 부적절한 추론 엔진 사용이 원인일 가능성이 높습니다. 일반적인 추론 서빙 방식은 모든 요청에 대해 최악의 상황을 가정한 메모리를 미리 할당하여 GPU 메모리의 60~80%를 낭비합니다. vLLM의 PagedAttention은 운영체제의 가상 메모리 기법과 유사하게 고정된 페이지 단위로 메모리를 필요할 때마다 할당함으로써 GPU 활용률을 약 95%까지 끌어올립니다. 해당 내용은 단순히 이론에 그치지 않고, OpenAI 호환 프로덕션 서버 구축부터 부하 테스트, 모니터링 대시보드 구현까지의 실무 과정을 포함하고 있습니다. 추론 성능 최적화를 고려하는 실무자라면 추론 엔진 교체를 우선적으로 검토해야 합니다.

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