AI 추론에 주목해야 하는 이유

추론을 최적화하면 AI 모델은 더 빠르고 더 스마트하게 실행될 수 있습니다.

최적화 방법으로는 GPU의 효율적인 처리, 추측 디코딩, 희소화, 양자화 기술을 이용한 모델 압축, 그리고 분산 추론 등이 있습니다.

LLM Compressor와 같은 툴에 최신 모델 압축 연구를 적용하면 LLM의 규모와 속도, 그리고 에너지 효율성을 개선할 수 있습니다. 그 결과 정확성을 잃지 않으면서 하드웨어 요구 사항을 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이와 같은 최적화는 AI 추론을 경제적으로 유지하는 데 도움이 되며 팀의 성장 규모와 함께 확장될 수 있습니다.

모델 최적화로는 아직 부족합니다. 고성능 추론 엔진도 필요합니다. 바로 그 지점에서 vLLM이 도움이 될 수 있습니다.

기존의 LLM 메모리 관리 시스템은 메모리를 효율적으로 구성하지 못해 LLM의 속도를 늦춥니다. 반면 vLLM은 PagedAttention이라는 메모리 관리 기술을 사용하여 반복되는 키 값을 식별해 LLM의 추가 작업을 줄여줍니다.

이를 통해 vLLM은 GPU 메모리를 더 잘 활용하고 생성형 AI 추론 속도를 높일 수 있습니다. vLLM은 동시에 다수의 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 처리량(초당 처리되는 토큰 수)을 극대화합니다.

가속기를 더 효율적으로 사용한다는 것은 모델이 더 짧은 시간 안에 더 많은 연산을 수행할 수 있음을 의미합니다. 따라서 팀은 더 많은 사용자와 에이전트에게 더 빠르게 서비스를 제공할 수 있습니다.

분산 추론은 AI 모델이 추론 작업을 상호 연결된 여러 기기에 분배하도록 하는 것을 말합니다.

모델이 서로 다른 요청을 동시에 처리할 수 있게 되면 필요한 하드웨어가 크게 줄어들고 추론 효율성이 높아집니다.

분산 추론은 텐서 병렬 처리, 지능형 추론 스케줄링, 분리와 같은 기술을 사용합니다. 추론이 vLLM과 결합하면 매우 효율적인 멀티태스킹 머신이 됩니다.

이는 추론의 관측성, 확장성, 일관성을 보장합니다.