최신 MLOps 기술 트렌드, vLLM과 LLMOps 인프라가 바꾸는 AI 운영의 미래

사용자가 질문을 보냈는데 화면에는 한동안 아무 변화가 없습니다. 서버의 GPU 사용률은 높게 표시되는데도 첫 답변은 늦게 도착합니다. 겉으로 보면 GPU가 열심히 일하고 있으니 정상처럼 보이지만, 실제로는 GPU 메모리와 요청 처리 방식이 비효율적일 수 있습니다.

LLM 서비스에서 중요한 것은 단순히 “GPU를 많이 쓰는가”가 아닙니다. 사용자가 체감하는 속도와 서비스 운영 비용을 함께 봐야 합니다. 이때 핵심 지표가 바로 첫 토큰 생성 시간(TTFT, Time To First Token), 전체 응답 지연 시간, 초당 생성 토큰 수, 처리량(throughput)입니다.

GPU가 바빠도 응답이 느린 이유

대규모 언어 모델은 답변을 한 번에 완성하지 않습니다. 입력 문장을 읽고, 첫 번째 토큰을 생성한 뒤, 다음 토큰을 순차적으로 만들어 냅니다. 이 과정에서 많은 요청이 동시에 들어오면 GPU는 계산뿐 아니라 메모리 관리와 요청 대기 처리에도 시간을 씁니다.

특히 병목은 다음과 같은 상황에서 자주 발생합니다.

• KV 캐시 메모리 낭비
  LLM은 이전 대화와 생성된 토큰의 문맥을 기억하기 위해 KV 캐시를 사용합니다. 요청마다 필요한 메모리 크기가 다르고 생성 길이도 예측하기 어렵기 때문에, 전통적인 고정 메모리 할당 방식은 빈 공간을 많이 만들 수 있습니다.

• 고정 배치 처리의 한계
  기존 배칭 방식에서는 비슷한 시점에 들어온 요청을 묶어 처리합니다. 하지만 어떤 요청은 짧게 끝나고, 어떤 요청은 긴 답변을 생성합니다. 짧은 요청이 끝난 뒤에도 긴 요청이 배치를 붙잡으면 GPU 자원이 충분히 효율적으로 활용되지 못합니다.

• 긴 프롬프트와 대기열 증가
  RAG 검색 결과, 긴 문서, 다중 턴 대화가 프롬프트에 포함되면 입력 처리 시간이 늘어납니다. 동시에 요청이 몰리면 새 요청은 대기열에서 기다려야 하며, 사용자는 첫 토큰조차 받지 못한 채 지연을 경험합니다.

• 모델 크기와 분산 처리 비용
  대형 모델은 하나의 GPU에 올리기 어려워 여러 GPU에 분산됩니다. 이때 GPU 간 통신, 텐서 병렬화, 파이프라인 병렬화 과정에서 추가 지연이 발생할 수 있습니다.

즉, 높은 GPU 사용률은 “효율적으로 서비스되고 있다”는 뜻이 아닙니다. 오히려 요청 스케줄링이 꼬이거나 메모리 파편화가 심해 GPU가 비생산적인 작업에 머물고 있을 가능성도 있습니다.

새로운 MLOps의 중심은 ‘모델 배포’ 이후에 있다

전통적인 MLOps는 데이터 버전 관리, 실험 추적, 모델 등록, 배포 자동화, 모니터링에 집중했습니다. 물론 이 기반은 여전히 중요합니다. 다만 LLM 서비스에서는 모델을 배포한 뒤의 문제가 더 복잡해졌습니다.

이제 MLOps는 다음 질문까지 답해야 합니다.

같은 GPU 인프라에서 어떻게 더 많은 요청을 처리하면서, 사용자의 첫 응답 대기 시간과 운영 비용을 함께 낮출 수 있을까?

이 질문의 중심에 LLM 추론 엔진과 분산 서빙 인프라가 있습니다. 대표적으로 vLLM, TensorRT-LLM, SGLang 같은 엔진은 GPU 연산 성능만 높이는 도구가 아닙니다. 요청을 배치에 넣는 방식, KV 캐시를 관리하는 방식, 여러 GPU와 여러 서버에 트래픽을 분산하는 방식을 바꿉니다.

그 결과 MLOps의 역할도 변화합니다. 모델을 컨테이너에 담아 배포하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 운영자는 추론 엔진의 설정, 메모리 사용률, 배치 정책, 오토스케일링 기준, 요청 우선순위까지 함께 설계해야 합니다.

vLLM이 주목받는 이유: 메모리와 배치를 다시 설계하다

vLLM은 LLM 추론 환경에서 발생하는 대표적인 비효율을 줄이기 위해 등장한 오픈소스 추론 엔진입니다. 핵심은 PagedAttention과 Continuous Batching입니다.

PagedAttention: KV 캐시를 페이지 단위로 관리

운영체제가 메모리를 페이지 단위로 관리하듯, vLLM은 KV 캐시를 작은 블록 단위로 나누어 관리합니다. 요청마다 큰 연속 메모리 공간을 미리 확보하는 대신, 필요한 만큼의 블록을 할당하고 생성이 끝나면 반환합니다.

이 방식은 다음과 같은 효과를 만듭니다.

• 요청 길이가 달라도 GPU 메모리 낭비를 줄일 수 있습니다.
• 메모리 파편화를 완화해 더 많은 동시 요청을 수용할 수 있습니다.
• 동일한 GPU 자원으로 처리 가능한 토큰 수를 늘릴 수 있습니다.
• 프롬프트 접두사가 같은 요청에서는 캐시 재사용 가능성을 높일 수 있습니다.

LLM 서비스에서 GPU 메모리는 가장 비싼 자원 중 하나입니다. 따라서 KV 캐시를 얼마나 효율적으로 다루는지가 곧 요청당 비용과 동시 처리량을 좌우합니다.

Continuous Batching: 끝난 요청 대신 새 요청을 즉시 투입

일반적인 배치 처리에서는 한 묶음의 요청이 모두 끝날 때까지 다음 배치를 기다리는 경우가 많습니다. 하지만 LLM 요청은 생성 길이가 제각각이므로, 일부 요청이 일찍 끝나면 그 GPU 슬롯은 비게 됩니다.

Continuous Batching은 생성 단계가 진행되는 동안에도 새 요청을 동적으로 배치에 넣습니다. 짧은 답변이 끝나면 그 자리에 대기 중인 요청을 빠르게 투입하는 방식입니다.

이 구조는 다음과 같은 운영상 이점을 제공합니다.

• 유휴 GPU 시간을 줄입니다.
• 동시 사용자 수가 많은 환경에서 처리량을 높입니다.
• 요청 대기열을 줄여 TTFT 개선에 도움을 줍니다.
• 트래픽 변동이 큰 챗봇·검색·에이전트 서비스에 유리합니다.

단, 처리량만 높인다고 사용자 경험이 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다. 긴 요청이 지나치게 많거나, 배치 정책이 잘못 설정되면 일부 사용자의 응답이 밀릴 수 있습니다. 그래서 최신 MLOps는 엔진 도입과 함께 요청 우선순위, 최대 토큰 수, 타임아웃, 큐 정책을 함께 운영해야 합니다.

속도와 비용을 판단하는 핵심 지표

LLM 서빙을 운영할 때 평균 응답 시간 하나만 보면 문제를 놓치기 쉽습니다. 실제 서비스 품질은 여러 지표를 함께 봐야 합니다.

지표	의미	운영 관점의 질문
TTFT	요청 후 첫 토큰이 나올 때까지 걸린 시간	사용자가 “응답이 시작됐다”고 느끼기까지 얼마나 기다리는가?
TPOT	토큰 간 생성 시간	답변이 생성되는 과정이 자연스럽고 끊기지 않는가?
Throughput	일정 시간 동안 처리한 요청 또는 토큰 수	동일 인프라에서 얼마나 많은 사용자를 수용하는가?
GPU 메모리 사용률	VRAM의 실제 활용 정도	캐시와 배치 정책이 메모리를 낭비하고 있지 않은가?
요청당 비용	입력·출력 토큰과 GPU 사용량을 반영한 비용	트래픽 증가가 곧바로 비용 폭증으로 이어지지 않는가?
오류율·큐 대기 시간	실패 요청과 대기열 상태	피크 시간에도 SLA를 유지할 수 있는가?

여기서 중요한 점은 지표 간의 균형입니다. 배치 크기를 키우면 처리량은 증가할 수 있지만, 개별 사용자의 TTFT는 악화될 수 있습니다. 반대로 즉각적인 응답만 우선하면 GPU 활용률이 낮아지고 비용이 커질 수 있습니다.

따라서 LLMOps를 포함한 현대적 MLOps는 “가장 빠른 모델 서버”를 만드는 일이 아니라, 서비스 목표에 맞는 지연 시간·처리량·비용의 균형점을 찾는 일에 가깝습니다.

결국 경쟁력은 추론 운영에서 갈린다

LLM 모델 자체의 성능 격차가 줄어들수록, 실제 서비스 경쟁력은 추론 인프라에서 결정됩니다. 같은 모델을 사용하더라도 누군가는 긴 대기열과 높은 GPU 비용을 감수하고, 누군가는 효율적인 캐시·배칭·분산 전략으로 더 빠르고 안정적인 경험을 제공할 수 있습니다.

사용자가 첫 토큰을 기다리는 그 몇 초는 단순한 기술 지표가 아닙니다. 이탈률, 만족도, GPU 비용, 서비스 확장성으로 이어지는 비즈니스 지표입니다. 그리고 그 문제를 해결하는 새로운 MLOps의 중심에는 모델 학습 이후의 세계, 즉 고성능 LLM 추론 엔진과 운영 가능한 분산 서빙 구조가 자리하고 있습니다.

vLLM과 MLOps: 메모리를 페이지처럼 다루는 추론 혁신

같은 GPU로 더 많은 LLM 요청을 처리할 수 있을까요? 핵심은 단순히 GPU를 늘리는 데 있지 않습니다. LLM이 문장을 생성하는 동안 반복적으로 사용하는 KV 캐시(Key-Value Cache)를 얼마나 효율적으로 저장하고 재사용하느냐가 성능과 비용을 좌우합니다.

vLLM은 이 문제를 해결하기 위해 메모리를 운영체제의 가상 메모리처럼 바라봅니다. 대용량 연속 메모리를 요청마다 통째로 할당하는 대신, KV 캐시를 작은 블록, 즉 페이지(page) 단위로 나누어 관리합니다. 이 방식이 바로 vLLM의 대표 기술인 PagedAttention입니다.

KV 캐시가 LLM 추론의 병목이 되는 이유

LLM은 토큰을 한 번에 모두 생성하지 않습니다. 첫 토큰을 만든 뒤, 이전 문맥을 참고해 다음 토큰을 순차적으로 생성합니다. 이때 이전 토큰들의 어텐션 계산 결과인 Key와 Value를 저장해 두는데, 이것이 KV 캐시입니다.

KV 캐시는 같은 문맥을 매번 다시 계산하지 않게 해 추론 속도를 높입니다. 하지만 요청이 늘고 입력 문장이 길어질수록 GPU 메모리를 빠르게 차지합니다.

특히 일반적인 서빙 방식에서는 다음 문제가 발생합니다.

• 요청마다 최대 생성 길이를 가정해 큰 메모리 공간을 미리 확보합니다.
• 실제 응답 길이가 예상보다 짧으면 확보한 공간 일부가 비어 있게 됩니다.
• 요청마다 길이가 다르므로 배치 안에서 메모리 사용량이 불균형해집니다.
• 연속된 큰 메모리 공간을 찾기 어려워져, 전체 여유 메모리가 있어도 새 요청을 받지 못할 수 있습니다.

즉, GPU 연산 성능이 남아 있어도 메모리 관리 비효율 때문에 처리량이 제한될 수 있습니다. LLM 서비스 운영에서 “GPU가 부족하다”는 문제는 실제로는 “KV 캐시를 비효율적으로 쓰고 있다”는 문제일 수 있습니다.

PagedAttention: KV 캐시를 작은 블록으로 분할하다

vLLM의 PagedAttention은 KV 캐시를 고정 크기의 작은 블록으로 나눕니다. 각 요청은 필요한 만큼의 블록만 할당받고, 생성이 진행될수록 추가 블록을 받습니다.

운영체제가 프로세스 메모리를 페이지 단위로 관리하듯, vLLM도 논리적인 토큰 위치와 실제 GPU 메모리 블록을 매핑합니다. 따라서 요청별 KV 캐시가 반드시 하나의 연속된 물리 메모리 공간에 놓일 필요가 없습니다.

이 구조가 제공하는 이점은 명확합니다.

구분	일반적인 연속 메모리 할당	vLLM의 페이지 기반 관리
메모리 할당	최대 길이를 고려해 크게 선할당	실제 사용량에 맞춰 블록 단위 할당
메모리 낭비	짧은 응답에서도 여유 공간이 남음	미사용 공간을 최소화
단편화 대응	연속 공간 부족 시 요청 처리 어려움	분산된 블록을 조합해 사용 가능
동시 요청 처리	메모리 여유가 있어도 제한될 수 있음	더 많은 요청을 유연하게 수용
캐시 재사용	요청별 독립 관리 중심	공통 프롬프트 기반 재사용에 유리

예를 들어 2,000토큰까지 생성할 수 있도록 잡아 둔 요청이 실제로는 150토큰에서 끝났다면, 기존 방식은 필요 이상으로 확보한 캐시 공간을 한동안 점유할 수 있습니다. 반면 페이지 기반 관리에서는 필요한 블록만 사용하고, 작업이 끝난 블록은 다른 요청에 빠르게 돌려줄 수 있습니다.

연속 배칭과 결합될 때 커지는 효과

PagedAttention의 장점은 Continuous Batching, 즉 연속 배칭과 결합할 때 더욱 커집니다.

전통적인 정적 배칭은 같은 배치에 들어온 모든 요청이 끝날 때까지 다음 요청이 기다리는 방식에 가깝습니다. 짧은 요청이 먼저 끝나도 배치 전체가 끝나기 전에는 GPU 자원을 충분히 활용하기 어렵습니다.

vLLM은 매 생성 단계마다 완료된 요청을 배치에서 제거하고, 대기 중인 새 요청을 즉시 편입할 수 있습니다. 이때 PagedAttention이 KV 캐시 블록을 유연하게 할당·회수하므로, 서로 길이가 다른 요청도 효율적으로 섞어 처리할 수 있습니다.

그 결과 운영 환경에서는 다음과 같은 개선을 기대할 수 있습니다.

• GPU 메모리 사용률 향상
• 동시 처리 가능한 요청 수 증가
• 전체 처리량, 즉 throughput 개선
• 대기열 감소를 통한 응답 지연 완화
• 동일한 트래픽을 처리하는 데 필요한 GPU 수와 비용 절감

다만 모든 지표가 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다. 동시 요청 수를 지나치게 높이면 개별 사용자의 응답 속도, 특히 토큰 간 생성 지연인 TPOT(Time Per Output Token) 이 악화될 수 있습니다. 따라서 운영자는 처리량뿐 아니라 첫 응답까지 걸리는 시간인 TTFT(Time To First Token), TPOT, GPU 메모리 사용량, 큐 대기 시간까지 함께 관찰해야 합니다.

MLOps 관점: 엔진 최적화가 운영 역량이 되는 이유

vLLM은 단순히 “빠른 추론 서버”가 아닙니다. MLOps와 LLMOps 관점에서는 모델 배포 이후의 비용, 안정성, 사용자 경험을 결정하는 핵심 서빙 계층입니다.

모델 학습과 파인튜닝이 성공적이더라도, 실제 서비스에서 요청이 몰릴 때 응답이 늦거나 GPU 비용이 급증하면 제품 경쟁력은 떨어집니다. 그래서 현대 MLOps는 모델 레지스트리와 배포 자동화에만 머물지 않고, 다음과 같은 운영 영역까지 확장됩니다.

• 요청 길이와 트래픽 패턴에 맞는 배칭 정책 설계
• KV 캐시 사용량과 GPU 메모리 여유 관측
• TTFT, TPOT, 처리량, 오류율, 요청당 비용 모니터링
• 쿠버네티스 환경에서의 오토스케일링과 요청 라우팅
• 모델 버전별 성능·비용 비교 및 안전한 롤백
• 프롬프트 캐싱, 양자화, 병렬화 전략의 지속적 튜닝

결국 vLLM의 PagedAttention은 메모리 관리 기법 하나에 그치지 않습니다. 제한된 GPU 자원에서 더 많은 사용자 요청을 안정적으로 처리하기 위한 기반이며, LLM 서비스를 실제 운영 가능한 시스템으로 만드는 MLOps의 중요한 기술 축입니다.

요청이 들어오는 대로 합류한다: Continuous Batching으로 진화하는 MLOps 추론 운영

모든 사용자의 요청을 한 번에 묶어 처리하는 전통적인 배치 방식은 단순하지만 비효율적입니다. 가장 긴 응답을 생성하는 요청이 끝날 때까지, 먼저 답변을 마친 요청의 GPU 자원도 사실상 대기 상태에 놓일 수 있기 때문입니다.

LLM 서비스에서는 이 문제가 더 크게 드러납니다. 어떤 사용자는 짧은 질문에 한두 문장만 필요하지만, 다른 사용자는 긴 보고서나 코드 생성을 요청합니다. 생성 길이가 제각각인 환경에서 고정 배치를 사용하면, 빠르게 끝난 요청의 빈자리를 즉시 활용하지 못합니다.

이 문제를 해결하는 방식이 바로 Continuous Batching입니다.

고정 배치의 대기 시간을 없애는 방식

기존 배치 추론은 보통 다음과 같은 흐름으로 동작합니다.

1. 일정 수의 요청을 모아 하나의 배치를 구성합니다.
2. 배치에 포함된 모든 요청의 토큰을 순차적으로 생성합니다.
3. 모든 요청이 종료된 뒤에야 다음 배치를 처리합니다.

문제는 각 요청의 생성 길이가 다르다는 점입니다. 짧은 응답이 먼저 끝나도 해당 슬롯은 다음 배치가 시작될 때까지 비어 있게 됩니다. GPU는 충분히 활용할 수 있는 연산 자원을 갖고 있어도, 배치 경계 때문에 새 요청을 받지 못하는 것입니다.

Continuous Batching은 이 경계를 없앱니다. 실행 중인 배치에서 특정 요청의 생성이 끝나면, 시스템은 그 자리에 대기 중인 새 요청을 즉시 투입합니다. 즉, 요청이 모두 끝날 때까지 기다리는 대신 토큰 생성 단계마다 배치 구성을 동적으로 변경합니다.

하나의 요청이 떠나면, 다음 요청이 바로 빈자리를 채우는 방식입니다.

추론 중에도 요청이 합류하는 과정

Continuous Batching 환경에서는 요청마다 서로 다른 상태로 GPU에서 함께 처리됩니다.

• 이미 여러 토큰을 생성 중인 요청
• 방금 들어와 첫 토큰 생성을 기다리는 요청
• EOS(End of Sequence)에 도달해 종료된 요청
• 다음 생성 토큰을 위한 KV 캐시를 보유한 요청

서빙 엔진은 매 생성 스텝마다 활성 요청을 확인합니다. 종료된 요청은 배치에서 제거하고, 대기열의 새 요청은 사용 가능한 메모리와 슬롯을 기준으로 추가합니다. 이때 새 요청은 기존 요청이 끝날 때까지 기다리지 않고, 가능한 다음 스케줄링 시점에 배치에 합류합니다.

간단히 표현하면 다음과 같습니다.

고정 배치
[요청 A, 요청 B, 요청 C] → 모두 종료 → [요청 D, 요청 E]

Continuous Batching
[요청 A, 요청 B, 요청 C]
       ↓ B 종료
[요청 A, 요청 D, 요청 C]
       ↓ A 종료
[요청 E, 요청 D, 요청 C]

이 구조에서는 요청 길이의 차이가 곧바로 GPU 유휴 시간으로 이어지지 않습니다. 트래픽이 지속적으로 유입되는 서비스일수록 효과가 커집니다.

GPU 활용률과 처리량이 달라지는 이유

LLM 추론은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다.

• Prefill 단계: 입력 프롬프트를 처리하고 KV 캐시를 생성하는 단계
• Decode 단계: 한 토큰씩 다음 토큰을 생성하는 단계

특히 Decode 단계에서는 요청마다 종료 시점이 달라집니다. 고정 배치에서는 일부 요청이 끝난 뒤에도 남은 요청만 계속 처리하므로, 배치 크기가 점차 줄어듭니다. 결과적으로 GPU 병렬성이 떨어지고 처리량도 낮아집니다.

반면 Continuous Batching은 끝난 요청의 자리를 새 요청으로 계속 채웁니다. 활성 배치의 크기를 가능한 한 안정적으로 유지하므로 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

• GPU 연산 자원의 유휴 시간 감소
• 동시 처리 가능한 요청 수 증가
• 초당 생성 토큰 수, 즉 throughput 향상
• 대기열 적체 완화
• 평균 응답 지연 및 꼬리 지연 감소

다만 무조건 요청을 많이 넣는다고 좋은 것은 아닙니다. 요청 수가 지나치게 많아지면 KV 캐시가 GPU 메모리를 압박하고, 개별 요청의 첫 응답 시간은 오히려 악화될 수 있습니다. 따라서 운영 환경에서는 처리량과 사용자 체감 속도 사이의 균형이 중요합니다.

PagedAttention과 만날 때 더 강해진다

Continuous Batching이 실질적인 성능 향상으로 이어지려면, 요청이 드나들 때 GPU 메모리를 효율적으로 관리해야 합니다. 여기서 vLLM의 PagedAttention 같은 KV 캐시 관리 기술이 중요한 역할을 합니다.

LLM은 토큰을 생성할 때 이전 문맥의 Key와 Value 정보를 KV 캐시에 저장합니다. 요청마다 생성 길이가 다르고 수시로 종료되면, 메모리 할당과 해제가 반복됩니다. 이 과정이 비효율적이면 단편화가 발생하고, 새 요청을 배치에 넣을 수 있는 여유 공간도 줄어듭니다.

PagedAttention은 KV 캐시를 고정된 페이지 단위로 관리합니다. 운영체제가 가상 메모리를 페이지 단위로 다루는 방식과 비슷합니다. 덕분에 요청별로 필요한 만큼의 캐시 블록을 할당하고, 요청이 끝나면 해당 블록을 빠르게 회수해 다음 요청에 재사용할 수 있습니다.

Continuous Batching과 PagedAttention의 조합은 다음과 같은 흐름을 만듭니다.

1. 요청이 종료되면 해당 요청의 KV 캐시 페이지를 해제합니다.
2. 스케줄러가 대기 중인 새 요청을 선택합니다.
3. 확보된 캐시 페이지를 새 요청에 할당합니다.
4. 새 요청이 활성 배치에 들어와 추론을 시작합니다.

이 구조는 단순히 요청을 많이 처리하는 기술이 아닙니다. 제한된 GPU 메모리 안에서 더 많은 동시 요청을 안정적으로 운영하기 위한 핵심 설계입니다.

MLOps 관점: 모델 배포 이후의 성능을 운영하는 일

Continuous Batching은 모델 자체를 학습시키는 기술이 아니라, 배포된 모델을 효율적으로 운영하는 LLMOps 기술입니다. 따라서 현대적인 MLOps 환경에서는 모델 API를 띄우는 것만으로 충분하지 않습니다.

운영팀은 다음 지표를 지속적으로 관찰해야 합니다.

운영 지표	확인해야 할 내용
Throughput	초당 처리 요청 수와 생성 토큰 수
TTFT	사용자가 첫 토큰을 받기까지 걸리는 시간
TPOT	토큰 하나를 추가로 생성하는 평균 시간
Queue Length	처리 대기 요청의 규모
GPU Memory Usage	KV 캐시를 포함한 GPU 메모리 사용량
GPU Utilization	실제 GPU 연산 자원의 활용 수준
P95/P99 Latency	트래픽 급증 상황에서의 꼬리 지연

예를 들어 처리량만 목표로 배치 크기를 키우면, 대기열에 있던 요청이 오래 기다려 TTFT가 나빠질 수 있습니다. 반대로 짧은 응답 시간을 위해 배치를 너무 작게 유지하면 GPU 활용률과 비용 효율이 떨어집니다.

따라서 MLOps 담당자는 실제 트래픽 패턴, 모델 크기, 평균 입력 길이, 출력 길이, GPU 메모리 용량을 기준으로 스케줄링 정책을 조정해야 합니다. Continuous Batching은 자동으로 동작하는 엔진 기능이지만, 그 성과는 결국 측정·튜닝·모니터링의 운영 체계에 달려 있습니다.

더 빠른 응답과 더 낮은 비용을 동시에 노리는 기술

Continuous Batching의 핵심 가치는 명확합니다. 사용자는 더 빨리 응답을 받고, 서비스 운영자는 같은 GPU 자원으로 더 많은 요청을 처리할 수 있습니다.

LLM 서비스가 커질수록 병목은 모델의 정확도만이 아니라 추론 인프라의 효율로 이동합니다. 요청이 끝날 때마다 빈자리를 새 요청으로 채우는 동적 배치 전략은, GPU를 단순한 서버가 아닌 지속적으로 최적화해야 하는 생산 자원으로 바라보게 합니다.

결국 Continuous Batching은 vLLM 같은 고성능 추론 엔진이 주목받는 이유이자, MLOps가 모델 배포를 넘어 실시간 성능과 비용까지 관리해야 하는 이유를 보여주는 대표적인 기술입니다.

MLOps: 단일 GPU를 넘어, 분산 추론과 운영 자동화

모델이 커지고 트래픽이 늘어나면 vLLM 같은 고성능 추론 엔진 하나만으로는 충분하지 않습니다. 단일 GPU에서 뛰어난 성능을 내더라도, 수십억~수백억 파라미터 규모의 모델과 동시 접속 요청이 몰리는 서비스 환경에서는 GPU 메모리, 네트워크 대역폭, 요청 대기열이 빠르게 병목이 됩니다. 이때 LLMOps의 실전 과제는 여러 GPU와 서버에 계산을 어떻게 나누고, 이를 어떻게 안정적으로 자동 운영할 것인가로 확장됩니다.

모델 크기에 따라 달라지는 분산 추론 전략

분산 추론은 단순히 GPU를 많이 붙이는 작업이 아닙니다. 모델 구조, 입력 길이, 동시 요청 수, 응답 지연 목표에 따라 적합한 병렬화 방식을 선택해야 합니다.

• Tensor Parallelism

  • 하나의 레이어 연산을 여러 GPU에 나누어 처리하는 방식입니다.
  • 단일 GPU 메모리에 모델을 올릴 수 없을 때 유용합니다.
  • 다만 GPU 간 통신이 빈번하므로 고속 인터커넥트와 네트워크 지연 관리가 중요합니다.

• Pipeline Parallelism

  • 모델의 레이어를 여러 GPU 또는 노드에 나누어 배치합니다.
  • 앞단 GPU가 일부 레이어를 처리한 뒤 다음 GPU로 결과를 전달하는 구조입니다.
  • 매우 큰 모델을 운영할 수 있지만, 단계별 처리 균형이 맞지 않으면 특정 구간이 병목이 될 수 있습니다.

• Sequence Parallelism

  • 긴 입력 시퀀스를 여러 장치에 분산해 처리하는 방식입니다.
  • 긴 문서 요약, 대규모 컨텍스트 기반 RAG, 에이전트 워크플로처럼 입력 토큰이 많은 환경에서 의미가 큽니다.

• Expert Parallelism과 MoE 라우팅

  • Mixture of Experts(MoE) 모델에서는 모든 요청이 모든 파라미터를 거치지 않습니다.
  • 요청 또는 토큰을 적절한 전문가 모델로 라우팅해 계산량을 줄일 수 있습니다.
  • 반면 전문가별 트래픽 쏠림, 라우팅 비용, GPU 간 데이터 이동을 함께 관리해야 합니다.