PyTorch 싱가포르 밋업: AI 인프라와 추론 엔진의 미래

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아시아 태평양 지역이 AI 기술 소비자를 넘어 아키텍트가 되기 위해서는 하드웨어 독립적 장치 등록(OpenReg)과 확장 가능한 학습(FSDP) 등 기초 인프라 투자가 필수적이다.

vLLM은 Python의 GIL과 가비지 컬렉션 병목을 해결하기 위해 Rust 기반 프론트엔드를 도입하여 동시성과 메모리 관리를 개선했다.

vLLM은 2026년 2분기까지 모델 러너 V2 기본화, 자동 튜닝, 런타임 중 GPU 추가/제거가 가능한 탄력적 전문가 병렬 처리(Elastic Expert Parallelism)를 구현할 예정이다.

근거

vLLM은 77,000개 이상의 GitHub 스타와 50개 이상의 조직에서 2,000명 이상의 기여자가 참여하고 있다. — Introduction to vLLM and Project Update 섹션

vLLM-Omni는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 음성 등 다중 모달 모델을 단일 OpenAI 호환 엔드포인트에서 처리하는 통합 프레임워크를 제공한다.

Hugging Face, Diffusers, DeepSpeed 등 주요 프로젝트 사례를 통해 그래프 분할, 컴파일러 몽키패칭, 런타임 코드 생성 등 torch.compile 최적화 기법이 구체화됐다.

PyTorch CI 인프라는 5개 클라우드 제공업체와 다양한 아키텍처에서 매일 9만 개 이상의 작업을 수행하며, 멀티 클라우드 워킹 그룹을 통해 커뮤니티 관리형 인프라를 구축 중이다.

근거

vLLM: — 연속 배치 처리(Continuous Batching)와 페이지 주의(PagedAttention)를 사용하여 LLM 추론 처리량을 극대화하는 프로덕션급 서빙 엔진이다. 기존 엔진 대비 메모리 효율과 동시 처리 성능이 뛰어나다.
torch.compile: — PyTorch 2.0에서 도입된 컴파일러로, 파이썬 코드를 최적화된 커널로 변환하여 실행 속도를 높인다. 그래프 캡처와 퓨전 기법을 통해 연산 효율을 개선한다.
AI 주권(Sovereign AI): — 특정 국가나 지역이 외부 기술에 의존하지 않고 자체적으로 AI 인프라, 모델, 데이터셋을 구축하고 운영할 수 있는 역량을 의미한다.
연속 배치 처리(Continuous Batching): — 요청이 들어오는 즉시 배치에 추가하고 완료된 요청은 즉시 제거하여 GPU 유휴 시간을 최소화하는 추론 최적화 기법이다.
추측 디코딩(Speculative Decoding): — 작고 빠른 모델이 토큰을 미리 생성하고 큰 모델이 이를 검증하는 방식으로, 전체 추론 속도를 가속화하는 기법이다.