LLM 추론 엔진 최적화: 효율성과 성능 향상을 위한 심층 분석

 

 

논문 내용을 팟캐스트처럼 ai로 만들었습니다.

 

대규모 언어 모델(LLMs)은 이제 챗봇, 코드 생성, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 하지만 LLM 추론(Inference) 과정은 모델 크기가 커짐에 따라 막대한 계산 비용과 높은 지연 시간(Latency)을 수반하는 핵심적인 과제입니다. 특히 Chain-of-Thought, 복잡한 추론, 에이전트 서비스와 같은 작업 부하는 모델을 반복적으로 호출하면서 추론 비용을 크게 증가시킵니다.

 

논문 A Survey on Inference Engines for Large Language Models: Perspectives on Optimization and Efficiency는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 LLM 추론 엔진들에 대한 포괄적인 조사를 제공합니다. 다양한 추론 엔진의 최적화 전략과 효율성 관점을 중심으로 현재의 기술 동향과 미래 연구 방향을 제시하고 있습니다.

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LLM 추론 과정과 주요 성능 지표

논문은 주로 디코더 전용 Transformer 아키텍처에 기반한 LLM 추론 과정(Prefill 단계와 Decode 단계)을 설명하며, 추론 성능의 핵심 지표로 Latency (특히 첫 토큰 생성 시간인 TTFT와 토큰 간 시간인 TBT)와 Throughput을 강조합니다.

 

이러한 지표들은 사용자의 응답 속도 체감 및 시스템의 전체 처리 용량과 직결되기 때문입니다.

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LLM 추론 효율화를 위한 주요 최적화 기법

다양한 최적화 전략이 논문에서 다음과 같이 정리되어 있습니다:

• 배치 최적화 (Batch Optimization)
  • 여러 요청을 묶어 동시에 처리하여 하드웨어 활용도를 높입니다.
  • Dynamic Batching, Continuous Batching, Chunked-prefills 등이 포함됩니다.
• 모델 압축 (Model Compression)
  • 모델의 크기와 계산량을 줄입니다.
• 양자화(Quantization)
  • 모델 가중치나 활성값을 INT8, INT4 등의 낮은 정밀도로 표현
• 가지치기(Pruning)
  • 중요도가 낮은 연결 제거
• 스파스성 최적화 (Sparsity Optimization)
  • 모델 또는 계산의 희소성을 활용합니다.
  • MoE(Mixture-of-Experts) 모델이나 동적 토큰 스파스성 기법이 여기에 포함됩니다.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 전체 모델이 아닌 일부 파라미터만 조정하여 효율성을 높입니다.
  • LoRA, QLoRA 등이 이에 해당합니다.
• 캐싱 (Caching)
  • 이전 계산 결과를 저장하여 재사용합니다.
• KV 캐싱(Key and Value Caching)
  • 이전 Key/Value 벡터를 저장하여 반복 계산 최소화
  • PagedAttention, RadixAttention, Prompt Caching, Prefix Caching
• 어텐션 최적화 (Attention Optimization)
  • 어텐션 메커니즘의 계산 비용을 줄입니다.
  • FlashAttention
  • Multi-Query Attention (MQA)
  • Grouped-Query Attention (GQA)
  • Multi-Head Latent Attention (MLA) 등
• 샘플링 최적화 (Sampling Optimization)
  • 다음 토큰 생성 과정을 가속화합니다.
• 투기적 디코딩(Speculative Decoding)
  • 작은 Draft 모델로 여러 토큰을 예측 후 Target 모델이 검증
• 구조화된 출력 (Structured Outputs)
  • JSON Schema나 문법 기반 출력 제어를 통해 응답 형식을 통제합니다.
  • Constrained Decoding이 이에 해당됩니다.

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주요 LLM 추론 엔진 비교

논문은 다음과 같은 오픈 소스 및 상용 추론 엔진들의 특징과 성능을 비교 분석합니다:

• Ollama
• llama.cpp
• vLLM
• DeepSpeed-FastGen
• TensorRT-LLM
• TGI
• PowerInfer
• LMDeploy
• LightLLM
• SGLang

이들은 각기 다른 최적화 기법, 하드웨어 호환성, 추론 성능을 제공하고 있어 실제 시스템 구축 시 유용한 비교 자료로 활용될 수 있습니다.

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결론

이 논문은 LLM 추론의 효율성과 성능 향상을 위한 핵심 과제와 다양한 최적화 기법들을 체계적으로 정리하고 있습니다. 또한 현재 활용되는 주요 추론 엔진들의 기술적 역량을 분석함으로써, LLM 서비스를 개발하거나 운영하는 연구자와 개발자에게 매우 실질적인 가이드라인을 제공합니다.

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논문 주소 : https://arxiv.org/abs/2505.01658

 

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