LLM 추론 인프라의 핵심, 'Prefill-Decode Disaggregation'이란?

요약

최근 LLM 인프라 업계에서 대규모 언어 모델의 추론 과정을 프리필(prefill) 단계와 디코드(decode) 단계로 분리하여 처리하는 'PD disaggregation(Prefill-Decode Disaggregation)' 기술이 주목받고 있다. 기존 방식은 단일 GPU 노드에서 프롬프트 처리부터 토큰 생성까지 전 과정을 수행하지만, 이 기술은 두 단계를 서로 다른 하드웨어 자원으로 분리해 처리한다. 프리필은 연산 집약적(Compute-bound)인 반면, 디코드는 메모리 대역폭 의존적(Memory-bound)이라는 특성 차이 때문에 이러한 인프라 설계가 도입되고 있다. 최근 주요 추론 스택들은 각 단계의 특성에 최적화된 리소스를 할당함으로써 전체 추론 시스템의 효율성과 처리량을 극대화하려는 추세이다. 이 기술은 특히 높은 처리량이 필요한 대규모 서비스 환경에서 자원 활용도를 높이고 비용을 절감하는 핵심 전략으로 떠오르고 있다.

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