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본 논문은 vLLM과 같은 LLM 추론 엔진 설정이 에너지 소비, 성능(지연 시간), 그리고 출력 품질에 미치는 영향을 대규모로 분석했습니다. 세 가지 구성 옵션 조합을 다양한 오픈 가중치 모델 및 작업에 적용하여 평가한 결과, 어텐션 타입과 접두사 캐싱이 주요 영향 요인임을 밝혀냈습니다.
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원문 바로가기대규모 언어 모델(Large Language Models)은 소프트웨어 개발 및 유지보수 방식을 변화시키고 있습니다. 이들은 일반적으로 vLLM과 같은 추론 엔진을 사용하여 프로덕션 환경에 배포되며, 이는 사전 학습된 고도로 구성 가능한 모델들을 효율적으로 서비스할 수 있게 합니다. 이전 연구들은 주로 모델 아키텍처와 하드웨어 가속에 초점을 맞추었지만, 추론 엔진 설정이 에너지 소비, 성능 및 출력 품질에 미치는 영향은 여전히 충분히 이해되지 못한 부분이 많습니다. 본 논문에서는 세 가지 선택된 vLLM 구성 옵션(어텐션 커널 타입, 접두사 캐싱 (prefix caching), 청크드 프리필 (chunked prefill))에 대한 대규모 통제 연구를 제시합니다. 우리는 5개의 오픈 가중치 LLM과 5가지 다양한 추론 작업 전반에 걸쳐 이 구성들의 모든 조합을 평가했으며, 총 $9,000$회의 실행과 $93,600$개의 측정치를 확보했습니다. 우리는 에너지 소비, 지연 시간(latency), 그리고 정확도를 분석하고, 구성 옵션과 작업 간의 주 효과(main effects)와 상호작용 효과(interaction effects)를 모두 검토합니다. 우리의 결과는 연구된 구성 옵션들이 특히 어텐션 타입과 접두사 캐싱에 의해 주로 구동되면서 에너지와 성능에 유의미한 영향을 미치지만, 청크드 프리필은 기본 vLLM 서비스 구성 및 평가 워크로드 하에서 제한적인 효과를 가진다는 것을 보여줍니다. 이러한 영향들은 모델 및 워크로드에 매우 의존적이며, 보편적으로 최적인 단일 구성은 없습니다. 나아가 우리는 모델 선택이 전역적인 트레이드오프(global trade-offs)를 지배하며, 구성 튜닝은 파레토 프론티어(Pareto frontier)를 따라 국지적인 개선을 제공한다는 것을 보여줍니다. 예상치 못하게도, 추론 옵션들이 모델의 정확도에 영향을 미칠 수도 있습니다.