vLLM: LLM 추론 및 서빙을 위한 고성능 라이브러리
요약
vLLM은 PagedAttention 메모리 관리를 도입하여 LLM 추론 및 서빙의 처리량을 극대화한 고성능 라이브러리입니다. 연속 배치 처리, 청크 프리필 등 다양한 최적화 기법을 활용하며, FlashAttention 등의 커널 지원으로 높은 효율성을 제공합니다.
핵심 포인트
- PagedAttention을 통해 메모리 관리를 효율화했습니다.
- 연속 배치 처리(Continuous batching)를 지원하여 처리량을 높입니다.
- FlashAttention 등 최적화된 커널로 성능을 극대화했습니다.
- 200개 이상의 모델 아키텍처를 폭넓게 지원합니다.
vLLM은 PagedAttention 메모리 관리를 통해 최고 수준의 처리량(throughput)을 달성하는, LLM 추론 및 서빙을 위한 고성능 라이브러리입니다.
- 효율적인 키-값 캐시(key-value cache) 관리를 위한 PagedAttention
- 연속 배치 처리(Continuous batching), 청크 프리필(chunked prefill), 그리고 접두사 캐싱(prefix caching)
- Hugging Face의 200개 이상의 모델 아키텍처 지원
- FlashAttention, FlashInfer, CUDA graphs를 포함한 최적화된 커널
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