vLLM 0.19 로 RTX 5090 에서 256k 컨텍스트 길이로 Qwen3.6-27B-INT4 를 초당 100 토큰 처리

요약

본 기사는 vLLM 0.19과 RTX 5090 환경에서 Qwen3.6-27B 모델을 사용하여 256k의 긴 컨텍스트 길이에서도 초당 100 토큰 이상의 높은 처리량(tps)을 달성한 성능 최적화 결과를 공유합니다. 특히 MTP 지원, KLD 양자화 사용 및 vLLM의 다양한 고급 기능을 활용하여 대규모 모델과 긴 컨텍스트를 효율적으로 구동하는 방법을 보여줍니다.

핵심 포인트

• vLLM 0.19을 사용하여 Qwen3.6-27B와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 최적화할 수 있습니다.
• RTX 5090과 256k 컨텍스트 길이 환경에서 초당 100 tps 이상의 높은 추론 속도를 달성했습니다.
• MTP (Multi-Token Prediction), KLD 양자화, 그리고 vLLM의 고급 파라미터 설정(예: `--attention-backend flashinfer`, `--kv-cache-dtype fp8_e4m3`)이 고성능에 핵심적인 역할을 합니다.
• 긴 컨텍스트 윈도우를 가진 모델을 효율적으로 구동하기 위해 vLLM의 다양한 최적화 기능을 활용하는 것이 중요합니다.