vLLM PagedAttention으로 오픈소스 LLM 추론 GPU VRAM 효율 3배 높이기
오픈소스 LLM(Llama 3, Mistral 등)을 실제 서비스에 도입할 때 가장 큰 걸림돌은 GPU 메모리 관리입니다. 고가의 H100이나 A100을 사용하더라도 동시 접속자가 늘어나면 금세 'Out of Memory(OOM)' 에러가 발생하거나, 요청 대기 시간이 기하급수적으로 늘어납니다. 이는 모델 파라미터 자체보다 추론 과정에서…
Cómo optimizar la VRAM de GPU con vLLM PagedAttention: Guía de Inferencia LLM
Alojar modelos de lenguaje extensos (LLM) de código abierto suele ser un desafío financiero y técnico debido a la gestión ineficiente de la memoria de la GPU. La mayoría de los frameworks tradicion…
RAG 검색 지연 시간 50% 단축하는 HNSW 인덱싱 튜닝 3가지 방법 (2026)
사용자가 질문을 던졌을 때 LLM이 답변을 생성하기까지 5초가 걸린다면 해당 서비스는 사용자 이탈을 피할 수 없습니다. 이 지연 시간의 핵심 주범은 수백만 개의 벡터 데이터 사이에서 길을 잃은 시맨틱 검색(Semantic Search) 과정입니다. 대규모 데이터셋에서 단순한 전수 조사(Flat Search)는 불가능에 가깝습니다. 인덱싱 알고리즘의 파…
HNSW Vector Indexing: 3 Ways to Cut RAG Latency in 2026
Slow semantic search ruins the user experience in Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines. When your vector database takes 500ms to find context, the total LLM response time creeps into the &…