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TL;DR
PagedAttention은 LLM 추론 시 발생하는 KV cache 메모리 관리 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이다. 기존 방식은 요청마다 연속적인 메모리 공간을 할당해야 하므로 외부 단편화가 발생하고 메모리 낭비가 심했다. PagedAttention은 운영체제의 페이징 기법을 차용하여 KV cache를 고정 크기의 블록으로 나누고, 블록 테이블을 통해 비연속적인 물리 메모리를 논리적으로 연결한다. 이를 통해 메모리 낭비를 최소화하고 더 많은 요청을 동시에 처리하여 추론 처리량을 크게 향상시킨다.
챕터별 상세
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면접 질문으로 보는 PagedAttention
LLM 추론 면접 질문으로 자주 등장하는 PagedAttention의 개념을 소개한다. 단순히 정의를 아는 것을 넘어, 실제 GPU 환경에서 KV cache가 어떻게 관리되는지 이해하는 것이 중요하다.
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GPU 메모리 구성 요소
LLM 추론 시 GPU 메모리를 차지하는 주요 요소인 모델 가중치, 활성화 값, KV cache를 설명한다. 특히 KV cache는 추론 단계에서 토큰이 생성될 때마다 커지며, 메모리 관리의 핵심적인 병목 지점임을 강조한다.
07:30
KV cache 메모리 관리 문제
KV cache의 전통적인 메모리 관리 방식에서 발생하는 외부 단편화 문제를 다룬다. 요청마다 연속적인 메모리 공간을 할당해야 하므로, 실제 필요한 메모리보다 더 많은 공간을 예약하게 되어 메모리 낭비가 발생한다.
21:10
PagedAttention 작동 원리
PagedAttention의 작동 원리를 설명한다. 운영체제의 페이징 기법을 적용하여 KV cache를 고정 크기의 블록으로 나누고, 블록 테이블을 통해 비연속적인 물리 메모리를 논리적으로 연결하여 메모리 단편화 문제를 해결한다.
41:15
사무실 비유를 통한 이해
사무실 좌석 배치 비유를 통해 PagedAttention을 설명한다. 고정된 좌석 할당 대신, 필요한 만큼의 좌석 블록을 동적으로 할당하고 관리함으로써 공간 효율성을 높이는 방식을 시각화한다.
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요약 및 결론
PagedAttention이 메모리 단편화와 외부 단편화 문제를 어떻게 해결하는지 요약한다. 또한, PagedAttention이 vLLM과 같은 추론 엔진에서 왜 중요한지 다시 한번 강조한다.
용어 해설
- 키-값 캐시(KV Cache)
- — LLM 추론 시 이전 토큰들의 연산 결과를 저장하여 중복 계산을 방지하는 메모리 영역이다. 생성 과정에서 토큰이 늘어날수록 메모리 점유량이 증가하며, 효율적인 관리가 추론 성능의 핵심이다.
- 추론(Inference)
- — 학습된 AI 모델에 입력을 주어 결과를 생성하는 과정이다. LLM에서는 텍스트를 입력받아 다음 토큰을 순차적으로 생성하는 작업을 의미하며, 높은 처리량과 낮은 지연 시간이 요구된다.
- 단편화(Fragmentation)
- — 메모리 할당 과정에서 사용 가능한 메모리 공간이 작은 조각으로 나뉘어, 실제로는 충분한 총 용량이 있음에도 연속적인 공간 부족으로 할당이 불가능한 현상이다.
- 페이징(Paging)
- — 운영체제에서 메모리를 고정 크기의 페이지 단위로 나누어 관리하는 기법이다. 비연속적인 물리 메모리를 논리적으로 연속된 주소 공간으로 매핑하여 메모리 효율을 극대화한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 22.수집 2026. 06. 22.출처 타입 YOUTUBE
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