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TL;DR
LLM 추론은 프롬프트를 한 번에 읽는 프리필 단계와 토큰을 하나씩 생성하는 디코드 단계로 나뉘며, 각 단계는 연산 능력과 메모리 대역폭이라는 서로 다른 자원 제약을 받는다. KV 캐시는 이전 계산 결과를 저장해 효율성을 높이지만, 사용자 수가 늘어남에 따라 메모리 점유율이 급격히 상승하여 시스템의 주요 병목 지점이 된다. SambaNova는 이러한 메모리 제한 문제를 해결하기 위해 데이터 흐름 그래프를 기반으로 한 전용 하드웨어 아키텍처를 설계하여 추론 성능을 최적화했다. 이를 통해 에이전트 기반의 복잡한 AI 추론 환경에서도 데이터 이동 효율을 극대화하고 병목 현상을 완화할 수 있다.
챕터별 상세
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프리필과 디코드의 개념적 차이
LLM 추론은 프리필과 디코드라는 두 가지 핵심 단계로 구성된다. 프리필은 입력된 프롬프트 전체를 병렬로 처리하여 초기 상태를 형성하며, 디코드는 이 상태를 바탕으로 토큰을 순차적으로 하나씩 생성한다. 이 과정에서 각 단계가 요구하는 하드웨어 자원의 특성이 달라지므로 이를 구분하여 최적화하는 것이 필수적이다.
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KV 캐시의 작동 원리와 효율성
KV 캐시는 추론 과정에서 계산된 Key와 Value 벡터를 메모리에 저장하여 재사용하는 기술이다. 새로운 토큰을 생성할 때마다 이전의 모든 토큰을 다시 계산할 필요가 없으므로 연산 시간을 대폭 단축한다. 하지만 생성되는 토큰 수가 늘어남에 따라 캐시가 차지하는 메모리 용량도 선형적으로 증가한다.
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추론 단계별 하드웨어 병목 현상
프리필 단계는 연산 집약적인 특성을 가지며 하드웨어의 FLOPS 성능에 의존한다. 반면 디코드 단계는 메모리 집약적인 특성을 가지며 메모리 대역폭이 전체 성능을 결정한다. 다수의 사용자가 동시에 추론을 수행할 경우 KV 캐시의 누적된 크기가 메모리 용량 한계를 초과하는 병목 현상이 발생한다.
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SambaNova의 데이터 흐름 기반 최적화
SambaNova는 디코드 단계의 메모리 병목을 해결하기 위해 데이터 흐름 그래프를 직접 처리하는 전용 칩 아키텍처를 개발했다. 기존의 범용 하드웨어와 달리 데이터의 이동 경로를 최적화하여 에이전트 기반의 복잡한 추론 작업에서도 높은 효율을 유지한다. 이는 하이브리드 하드웨어 설계를 통해 대규모 KV 캐시 관리와 빠른 토큰 생성을 동시에 달성하는 것을 목표로 한다.
용어 해설
- Prefill
- — LLM이 입력된 프롬프트 전체를 한 번에 처리하여 내부 상태를 생성하는 초기 단계이다. 이 과정은 병렬 연산이 가능하여 하드웨어의 연산 속도(Compute)에 의해 성능이 좌우된다.
- Decode
- — 프리필 이후 첫 번째 토큰부터 마지막 토큰까지 하나씩 순차적으로 생성하는 단계이다. 이전 토큰의 결과가 다음 토큰 생성의 입력이 되므로 메모리 읽기/쓰기 속도가 성능의 핵심이 된다.
- KV Cache
- — 추론 과정에서 계산된 Key와 Value 벡터를 메모리에 유지하여 다음 토큰 생성 시 재사용하는 기법이다. 중복 연산을 제거하여 속도를 높이지만 대규모 모델에서는 막대한 메모리 용량을 요구한다.
- Compute-bound
- — 시스템의 성능이 프로세서의 산술 연산 속도에 의해 제한되는 상태를 의미한다. 데이터 전송 속도보다 연산량이 압도적으로 많을 때 발생하며 프리필 단계가 이에 해당한다.
- Memory-bound
- — 시스템의 성능이 메모리 대역폭이나 데이터 전송 속도에 의해 제한되는 상태이다. 연산량에 비해 데이터 이동이 잦은 디코드 단계에서 주로 나타나는 병목 현상이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 01.수집 2026. 07. 01.출처 타입 YOUTUBE
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