IBM Research의 vLLM 기반 RITS 플랫폼 구축 사례

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

IBM Research는 연구 커뮤니티 전반에 최신 LLM에 대한 민주화된 접근을 제공하기 위해 Research Inference & Tuning Service(RITS) 플랫폼을 도입했다. RITS는 vLLM을 핵심 추론 엔진으로 채택하여 100개 이상의 실험적 모델을 효율적으로 서빙하며, PagedAttention과 Continuous Batching 기능을 통해 GPU 활용도를 극대화한다. 특히 vLLM이 제공하는 대기 요청 수(Requests Waiting)와 같은 커스텀 메트릭을 활용해 서버리스 기반의 하이브리드 오토스케일링 아키텍처를 구현했다. 이를 통해 IBM은 예측 불가능한 연구 워크로드 환경에서도 비용 효율적이고 안정적인 모델 서빙 환경을 확보했다.

배경

Kubernetes 및 OpenShift 기본 지식, LLM 추론 메커니즘(Batching, KV Cache)에 대한 이해, Prometheus 기반 모니터링 개념

대상 독자

기업 내 공유 AI 인프라를 구축하려는 MLOps 엔지니어 및 플랫폼 아키텍트

의미 / 영향

이 사례는 vLLM이 단순한 추론 엔진을 넘어 엔터프라이즈급 공유 플랫폼의 핵심 구성 요소로 자리 잡았음을 보여줍니다. 특히 커스텀 메트릭 기반의 하이브리드 스케일링 모델은 고비용 GPU 자원을 효율적으로 관리하려는 기업들에게 실질적인 아키텍처 가이드를 제공합니다.

섹션별 상세

IBM Research는 파편화된 GPU 자원을 통합하고 최신 모델에 대한 접근성을 높이기 위해 RITS 플랫폼을 개발했다. 기존에는 연구팀별로 개별 인프라를 운영하여 비용이 높고 자원 활용이 비효율적이었으나, 중앙 집중형 API 게이트웨이와 공유 인프라를 통해 이를 해결했다. 현재 1,300명 이상의 활성 사용자가 100개 이상의 모델을 동시에 이용하는 규모로 성장했다. 이는 연구용 특수 모델을 빠르게 배포하고 공유할 수 있는 표준화된 환경을 제공한다.

RITS 플랫폼의 사용자 인터페이스 스크린샷 — Screenshot사용자가 배포된 모델 목록(Granite 시리즈 등)을 확인하고 각 모델의 런타임 설정 및 환경 변수를 직접 조회할 수 있는 인터페이스를 보여줍니다. 이는 플랫폼의 투명성과 모델 탐색 용이성을 입증합니다.

vLLM은 RITS 플랫폼의 모든 모델 서빙을 담당하는 핵심 런타임으로 사용된다. vLLM은 Red Hat OpenShift AI 및 KServe와 통합되어 대규모 모델의 배포, 모니터링, 확장을 위한 기반 기능을 제공한다. 특히 PyTorch 재단 호스팅 프로젝트로서 벤더 중립적인 표준을 제공한다는 점이 IBM의 하이브리드 오픈 아키텍처 전략과 일치했다. 이를 통해 다양한 버전의 vLLM을 커스텀 서빙 런타임으로 등록하여 최신 실험 모델을 즉시 지원할 수 있다.

RITS 플랫폼의 고수준 아키텍처 다이어그램 — Diagram클라이언트 요청이 API 게이트웨이를 거쳐 Red Hat OpenShift AI 내의 KServe와 vLLM 런타임으로 전달되는 흐름을 보여줍니다. 모델 데이터는 COS(Cloud Object Storage)에서 로드되며 캐시 계층이 포함되어 있음을 확인할 수 있습니다.

제한된 GPU 자원을 효율적으로 관리하기 위해 vLLM의 고급 추론 최적화 기술을 적극 활용한다. PagedAttention을 통한 메모리 관리 효율화와 Continuous Batching을 통한 처리량 최적화, 그리고 양자화(Quantization) 지원으로 모델 정확도 손실 없이 배포 규모를 줄였다. 이러한 기술적 특징들은 관리자가 예측할 수 없는 다양한 연구 워크로드를 안정적으로 처리하는 데 기여한다. 결과적으로 고비용 GPU 자원의 낭비를 최소화하면서도 높은 서빙 성능을 유지한다.

vLLM이 내보내는 상세 메트릭을 기반으로 정교한 하이브리드 오토스케일링 시스템을 구축했다. 단순한 RPS(초당 요청 수) 대신 vLLM의 '대기 중인 요청(Requests Waiting)' 지표를 활용해 실제 부하를 정확히 측정한다. 0에서 1로의 확장은 서버리스 기술을 사용하고, 1에서 n으로의 확장은 IBM Turbonomic을 통해 수행하는 이중 구조를 채택했다. 이는 GPU 자원이 필요한 시점에만 할당되도록 하여 운영 비용을 획기적으로 절감한다.

RITS의 하이브리드 오토스케일링 모델 구조 — DiagramKPA(Knative Pod Autoscaler)를 통한 0-1 스케일링과 Turbonomic을 통한 1-n 스케일링의 결합 구조를 설명합니다. Prometheus에서 수집된 커스텀 메트릭이 Turbonomic의 의사결정에 활용되는 과정을 시각화합니다.

실무 Takeaway

vLLM의 PagedAttention과 Continuous Batching 기능을 활용하면 예측 불가능한 다중 사용자 환경에서도 GPU 활용도를 극대화할 수 있다.
단순 RPS 기반 스케일링 대신 vLLM이 제공하는 대기 요청 수(Requests Waiting) 메트릭을 사용하면 LLM 추론 특성에 맞는 정교한 오토스케일링이 가능하다.
OpenAI API 호환성을 제공하는 vLLM을 채택함으로써 기존 SDK와 도구들을 그대로 사용하며 플랫폼 전환 비용을 최소화할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubvLLM Project

GitHubllm-d Project

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핵심 요약

배경

Kubernetes 및 OpenShift 기본 지식, LLM 추론 메커니즘(Batching, KV Cache)에 대한 이해, Prometheus 기반 모니터링 개념

대상 독자

기업 내 공유 AI 인프라를 구축하려는 MLOps 엔지니어 및 플랫폼 아키텍트

의미 / 영향

섹션별 상세

실무 Takeaway

vLLM의 PagedAttention과 Continuous Batching 기능을 활용하면 예측 불가능한 다중 사용자 환경에서도 GPU 활용도를 극대화할 수 있다.
단순 RPS 기반 스케일링 대신 vLLM이 제공하는 대기 요청 수(Requests Waiting) 메트릭을 사용하면 LLM 추론 특성에 맞는 정교한 오토스케일링이 가능하다.
OpenAI API 호환성을 제공하는 vLLM을 채택함으로써 기존 SDK와 도구들을 그대로 사용하며 플랫폼 전환 비용을 최소화할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubvLLM Project

GitHubllm-d Project

IBM Research의 vLLM 기반 RITS 플랫폼 구축 사례

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언급된 리소스

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