연속 배칭(Continuous Batching)의 원리와 구현 이해하기

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핵심 요약

대형 언어 모델(LLM)의 추론은 토큰을 하나씩 생성하는 특성상 계산 비용이 매우 높으며, 여러 사용자를 동시에 서빙할 때 효율성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안된 연속 배칭(Continuous Batching)은 GPU 자원 낭비를 최소화하고 처리량을 극대화하는 최적화 기법이다. 이 기술은 KV 캐싱으로 중복 연산을 방지하고, 청크 프리필로 메모리 한계를 극복하며, 래그드 배칭을 통해 패딩 없이 여러 요청을 병렬로 처리한다. 결과적으로 현대 LLM 서빙 시스템은 지연 시간을 줄이면서도 수천 명의 동시 사용자를 효율적으로 수용할 수 있게 되었다.

배경

Transformer 아키텍처에 대한 기본 이해, Attention 메커니즘 및 행렬 연산 지식, GPU 메모리 구조와 추론(Inference) 과정에 대한 이해

대상 독자

LLM 추론 최적화 및 서빙 인프라를 설계하는 엔지니어

의미 / 영향

이 기술은 LLM 서빙의 경제성을 결정짓는 핵심 요소로, 고가의 GPU 자원을 최대한 활용하게 해준다. vLLM이나 TGI와 같은 현대적인 추론 엔진들이 이 방식을 채택함으로써 기업들은 더 적은 비용으로 더 많은 사용자에게 빠른 AI 서비스를 제공할 수 있게 되었다.

섹션별 상세

어텐션 메커니즘은 토큰 간의 상호작용을 계산하며, 프리필 단계에서 전체 프롬프트를 처리하여 첫 번째 토큰을 생성하는 과정에서 막대한 연산량이 발생한다.

KV 캐싱은 이전 단계에서 계산된 Key와 Value 벡터를 메모리에 저장하여 디코딩 시 중복 계산을 방지하고 시간 복잡도를 $O(n^2)$에서 $O(n)$으로 줄여 추론 속도를 높인다.

청크 프리필은 GPU 메모리 용량을 초과하는 긴 프롬프트를 작은 단위로 분할하여 처리함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 유연한 배칭을 가능하게 한다.

래그드 배칭은 어텐션 마스크를 활용해 서로 다른 길이의 시퀀스를 패딩 없이 하나로 결합하여 GPU의 불필요한 연산 낭비를 제거한다.

연속 배칭은 완료된 요청을 즉시 새 요청으로 교체하는 동적 스케줄링을 결합하여 GPU가 유휴 상태 없이 항상 최대 효율로 작동하도록 설계된 기술이다.

실무 Takeaway

대규모 LLM 서비스 운영 시 연속 배칭을 적용하면 패딩으로 인한 GPU 자원 낭비를 제거하고 토큰 처리량을 수 배 이상 향상시킬 수 있다.
KV 캐싱을 활성화하면 디코딩 단계의 연산량을 선형적으로 유지할 수 있어 실시간 대화형 서비스에서 일정한 응답 속도를 보장한다.
긴 문맥을 다루는 RAG 시스템에서는 청크 프리필 기법을 통해 GPU 메모리 한계를 극복하고 대용량 문서를 효율적으로 처리할 수 있다.

언급된 리소스

문서Mixture of Experts (MoEs) in Transformers