참고팁X
LLM 추론 효율의 핵심, '연속 배칭(Continuous Batching)' 원리 상세 설명
LLM 서빙 시 배치 처리가 정적일 때 발생하는 GPU 유휴 시간과 이를 해결하는 기법을 실무 수준에서 이해할 수 있습니다.
요약
LLM 추론 시 전통적인 정적 배치 방식은 모든 요청이 완료될 때까지 슬롯을 점유하여 GPU 자원 효율성을 떨어뜨리는 문제가 있습니다. 이를 해결하는 Continuous batching은 매 forward pass마다 스케줄러가 완료된 요청을 즉시 제거하고 새로운 요청을 채워 넣어 GPU의 유휴 시간을 최소화합니다. Anyscale의 벤치마크 결과, 출력 길이의 변동성이 클수록 Static batching 대비 vLLM이 최대 23배 높은 처리량을 기록했습니다. 현재 vLLM, SGLang, TGI, TensorRT-LLM 등 주요 프레임워크는 이를 기본 탑재하고 있으며, NVIDIA는 이를 in-flight batching이라는 명칭으로 제공합니다. 이 기술은 모델 구조 변경 없이 스케줄링 방식 개선만으로 생성 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 @_avichawla: Continuous batching in LLMs, clearly explained: (a popular LLM interview question; bookmark this) In traditional ML inference, a b
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