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…
vLLM PagedAttention: Optimize GPU VRAM for 3x Faster LLM Inference
Building high-performance LLM inference servers often hits a wall: GPU memory fragmentation. Traditional serving methods allocate a fixed, contiguous block for the KV (Key-Value) cache, leading to …
vLLM PagedAttentionでGPU VRAMを極限まで使い倒す！LLM推論サーバー最適化ガイド
オープンソースLLM（Llama 3やMistralなど）を自前でホストする際、最大のボトルネックは「GPU VRAM」の枯渇です。特に推論時、入力テキストが増えるほどKVキャッシュ（Key-Value Cache）がメモリを占有し、一度に処理できるユーザー数（スループット）が劇的に低下します。従来の推論エンジンでは、メモリを連続した領域として確保するため、実際には使われていない「メモリの断…
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…