C++와 CUDA로 직접 만드는 고성능 LLM 추론 엔진: tiny-vllm

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핵심 요약

이 프로젝트는 Llama 3.2 1B 모델을 기반으로 C++와 CUDA를 사용하여 고성능 LLM 추론 엔진을 밑바닥부터 구현한다. Safetensors 포맷 로딩부터 임베딩, RMSNorm, RoPE, 어텐션 연산 등 모델의 핵심 구성 요소를 CUDA 커널로 직접 작성한다. 메모리 관리, KV 캐시, Paged Attention 등 추론 엔진의 필수 기술을 단계별로 학습하고, 최종적으로 다중 요청 처리를 위한 배치 전략을 구현한다. LLM 추론 엔진의 작동 원리는 이론과 실제 구현 코드를 통해 구체화된다.

배경

C++ 17, CUDA Toolkit, Linux 환경, NVIDIA GPU

대상 독자

LLM 추론 엔진의 내부 작동 원리를 배우고 싶은 개발자

의미 / 영향

이 프로젝트는 LLM 추론의 핵심 기술인 KV 캐시와 Paged Attention을 밑바닥부터 구현함으로써, 개발자가 추론 엔진의 성능 최적화 원리를 깊이 있게 이해하도록 돕는다. 이는 고성능 AI 인프라 구축을 위한 실무적 역량을 강화하는 데 기여한다.

섹션별 상세

모델 가중치 로딩: Safetensors 포맷의 구조를 파악하고, 모델 가중치를 메모리에 로드하여 추론 엔진의 기반을 마련한다.

CUDA 커널 구현: 임베딩, RMSNorm, Residual Connection 등 모델의 각 연산을 GPU에서 병렬로 처리하기 위해 CUDA 커널을 직접 작성한다.

어텐션 메커니즘 최적화: GQA(Grouped-Query Attention)와 KV 캐시를 구현하여 긴 문맥 처리 시의 연산 효율을 높이고 메모리 사용을 최적화한다.

추론 엔진 아키텍처: 정적 배치(Static Batching)와 연속 배치(Continuous Batching) 전략을 통해 다중 요청을 효율적으로 처리하는 엔진 구조를 설계한다.

실무 Takeaway

LLM 추론 엔진은 모델 아키텍처를 정의하고 가중치를 로드하여, 행렬 연산을 효율적으로 수행하는 CUDA 커널을 통해 실행된다.
bfloat16은 FP32와 동일한 지수 범위를 유지하면서 메모리 효율성을 높여 LLM 추론의 표준 데이터 타입으로 사용된다.
KV 캐시와 Paged Attention을 구현하면 긴 대화 컨텍스트를 유지하면서도 메모리 파편화를 방지하여 추론 처리량을 획기적으로 개선할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubnanoGPT

GitHubtinygrad

문서fastai book