본문으로 건너뛰기
r/deeplearning조회 1

Llama 3 70B 에이전트의 KV 캐시 최적화로 추론 지연 시간 78% 단축

Llama 3 70B 기반 에이전트에서 KV 캐시를 유지하고 수동으로 관리하여 추론 지연 시간을 2.3초에서 0.5초로 단축함.

섹션별 상세

기존의 매 단계마다 전체 컨텍스트를 새로 처리하는 방식은 2.3초의 지연 시간을 발생시켰으며, 이 중 60%가 프롬프트 처리 과정에서 소모됐다.
vLLM의 자동 프리픽스 캐싱을 비활성화하고 KV 캐시를 세션 간 유지하는 수동 관리 방식을 도입하여 단계당 지연 시간을 0.5초로 단축했다.
Llama 3 70B 모델의 FP16 KV 캐시는 32k 컨텍스트 기준 세션당 약 10GB를 점유하며, 4개 이상의 에이전트 동시 실행 시 40GB 이상의 메모리가 필요하다.
캐시 파편화 문제를 해결하기 위해 남은 예상 단계가 적은 세션에 우선순위를 부여하는 LRU 스케줄러를 구현했으나, 50단계 이상에서는 성능 저하가 발생한다.
AI 분석 전체 내용 보기

AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료

출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 06. 01.수집 2026. 06. 01.출처 타입 REDDIT

인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.