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TL;DR
ChatGPT의 응답 생성 전 발생하는 지연 시간은 모델의 작동 방식인 두 단계인 Prefill과 Decode의 구조적 차이에서 기인한다. Prefill 단계에서는 전체 프롬프트를 병렬로 처리하며 KV cache를 생성하여 이후 토큰 생성을 위한 메모리를 확보한다. 이어지는 Decode 단계에서는 생성된 KV cache를 참조하여 토큰을 하나씩 순차적으로 출력한다. 긴 프롬프트일수록 Prefill 단계의 연산량이 기하급수적으로 증가하여 초기 지연 시간이 길어지며, 이를 최소화하는 것이 추론 최적화의 핵심이다.
챕터별 상세
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ChatGPT의 응답 지연 현상
사용자가 ChatGPT에 긴 질문을 입력하면 즉시 응답하지 않고 잠시 멈추는 현상이 발생한다. 이 지연 시간은 모델이 응답을 시작하기 전 내부적으로 수행하는 특정 작업 때문에 나타난다. 응답이 시작되면 이후에는 빠른 속도로 텍스트가 출력된다.
이 현상은 LLM 추론 과정에서 발생하는 일반적인 지연 시간으로, Time to First Token(TTFT)이라고 불린다.
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추론의 두 단계: Prefill과 Decode
LLM의 추론 과정은 Prefill과 Decode라는 두 가지 완전히 다른 단계로 나뉜다. Prefill 단계는 입력된 전체 프롬프트를 읽는 과정이며, Decode 단계는 실제 답변을 작성하는 과정이다. 두 단계는 서로 다른 연산 방식을 취하며 성능에 미치는 영향도 다르다.
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Prefill 단계의 작동 원리
Prefill 단계는 모델이 프롬프트의 모든 단어를 한 번에 병렬로 처리하는 과정이다. 이 과정에서 모델은 각 단어에 대한 요약 정보인 Key와 Value를 생성하여 KV cache에 저장한다. 2,000단어 프롬프트 기준 약 1초의 시간이 소요된다.
KV cache는 모델이 이전 문맥을 기억하기 위해 사용하는 메모리 구조이다.
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Decode 단계의 작동 원리
Decode 단계는 모델이 답변을 토큰 단위로 하나씩 생성하는 과정이다. 각 토큰은 이전 토큰에 의존하므로 순차적으로 생성되어야 한다. 모델은 프롬프트를 다시 읽지 않고 KV cache를 조회하여 다음 단어를 결정하며, 토큰당 약 5ms의 짧은 시간이 소요된다.
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지연 시간의 원인과 최적화
응답 시작 전의 지연 시간은 Prefill 단계에서 발생하는 연산량에 비례한다. 프롬프트가 길어질수록 KV cache 생성 및 비교 연산이 증가하여 첫 토큰 생성 시간(Time to First Token)이 길어진다. 엔지니어들은 이 지연 시간을 줄이기 위해 Prefill 단계의 효율성을 개선하는 데 집중한다.
용어 해설
- Prefill
- — LLM 추론의 첫 번째 단계로, 입력된 전체 프롬프트를 병렬로 처리하여 모델의 내부 상태인 KV cache를 생성하는 과정이다. 이 단계에서 연산량이 집중되어 초기 지연 시간이 결정된다.
- Decode
- — LLM 추론의 두 번째 단계로, 생성된 KV cache를 참조하여 다음 토큰을 하나씩 순차적으로 생성하는 과정이다. 이전 토큰에 의존적이므로 병렬 처리가 불가능하다.
- KV Cache
- — 이전 토큰들의 정보를 Key와 Value 형태로 저장한 메모리 공간이다. 매번 프롬프트를 다시 읽지 않고도 이 캐시를 조회하여 다음 토큰을 효율적으로 생성할 수 있게 한다.
- Time to First Token
- — 사용자가 질문을 입력한 시점부터 모델이 첫 번째 토큰을 출력하기까지 걸리는 시간이다. 주로 Prefill 단계의 연산 속도에 의해 결정된다.
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원문 발행 2026. 07. 21.수집 2026. 07. 21.출처 타입 YOUTUBE
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