LLM 대규모 추론을 위한 오픈 핸드북 (GPU 내부 구조, KV 캐시, 배치 처리, vLLM/SGLang/TensorRT-LLM)
요약
LLM 대규모 추론의 내부 구조와 최적화 방법을 다루는 오픈 소스 핸드북을 소개합니다. GPU 실행 구조, 메모리 계층, KV 캐시, 배치 처리 등 병목 현상의 원인과 해결책을 상세히 설명합니다.
핵심 포인트
- GPU 유휴 상태 및 메모리 계층 구조가 처리량에 미치는 영향 분석
- vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등 주요 추론 엔진 관련 내용 포함
- 아키텍처 이해를 돕기 위한 Mermaid 다이어그램 활용
- 오픈 소스 프로젝트로서 커뮤니티의 피드백과 기여를 환영
저는 LLM 추론 (LLM inference)의 내부 구조를 파헤치며 배우고 있는 내용을 오픈 소스 형태의 진행 중인 핸드북으로 작성하고 있습니다.
방금 GPU 실행 (GPU execution) 및 메모리 내부 구조에 관한 또 다른 장을 마무리했습니다. 왜 추론 중에 GPU가 대부분 유휴 (idle) 상태로 머무는지, 메모리 계층 구조 (memory hierarchy)가 어떻게 처리량 (throughput)을 제한하는지, 그리고 실제 병목 현상 (bottlenecks)이 어디에 존재하는지에 대해 다룹니다. 텍스트만 가득한 것보다 흐름을 더 쉽게 따라올 수 있도록 아키텍처 부분에 mermaid 다이어그램을 추가했습니다.
이것은 개인적인 학습 프로젝트이며, 여전히 장(chapter)을 추가하며 성장하고 있습니다. 프로덕션 환경에서 추론을 실행해 본 분들의 피드백이나 교정 사항을 소중히 여길 것이며, 제 사고 모델 (mental model)이 무너지는 지점이 정확히 제가 찾고자 하는 부분입니다. 이슈 (Issues)와 PR (Pull Requests)을 환영합니다.
github.com/harshuljain13/llm-inference-at-scale
/u/YouFirst295 님이 r/MachineLearning 에 제출함
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