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TL;DR
LLM과의 대화가 길어질수록 응답 속도가 느려지는 현상은 KV Cache의 누적 때문이다. 모델은 각 토큰마다 Key와 Value 정보를 저장하는데, 대화가 길어질수록 이 캐시가 커져 새로운 토큰을 생성할 때마다 더 많은 데이터를 스캔해야 하므로 연산 시간이 증가한다. 또한 GPU 메모리 한계를 초과하면 성능 저하가 발생하며, 이를 해결하기 위해 대화 요약이나 Paged Attention 같은 기법이 사용된다.
챕터별 상세
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대화가 길어질수록 느려지는 이유
LLM과의 대화는 초기에는 즉각적이지만, 대화가 길어질수록 응답 속도가 점차 느려지는 현상이 발생한다. 모델 자체는 변하지 않지만, 대화 맥락이 길어짐에 따라 처리해야 할 정보량이 증가하기 때문이다. 이러한 성능 저하의 근본적인 원인을 이해하는 것이 중요하다.
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KV Cache의 작동 원리
모델은 모든 입력 토큰에 대해 Key와 Value라는 요약 정보를 생성하여 저장하는데, 이를 KV Cache라고 한다. 대화가 진행될수록 이 캐시가 쌓이게 되며, 새로운 단어를 생성할 때마다 모델은 저장된 모든 Key를 스캔해야 한다. 대화가 길어질수록 스캔해야 할 데이터가 많아지므로 응답 속도가 느려진다.
KV Cache는 추론 시 반복적인 연산을 줄이기 위해 중간 상태를 저장하는 메모리 기법이다.
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메모리 한계와 성능 저하
KV Cache는 GPU 메모리에 저장되는데, 메모리 용량은 제한적이다. 캐시가 메모리 한계를 초과하면 서버는 배치 크기를 줄이거나 이전 대화 맥락을 삭제해야 하며, 이 과정에서 성능이 급격히 떨어진다. 7B 파라미터 모델의 경우 1만 토큰의 대화가 약 5GB의 메모리를 차지할 정도로 메모리 점유율이 높다.
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해결 방안 및 요약
이러한 성능 저하를 방지하기 위해 대화 스레드를 새로 시작하거나, 이전 대화 내용을 요약하여 캐시 크기를 관리한다. 또한 Paged Cache나 Sliding Window와 같은 기술적 기법을 통해 메모리 효율을 최적화한다. 긴 대화는 모델의 피로가 아니라 KV Cache의 누적으로 인한 연산량 증가가 원인이다.
용어 해설
- KV Cache
- — LLM이 이전 토큰들의 연산 결과인 Key와 Value 값을 메모리에 저장해두는 공간이다. 매번 전체 대화를 다시 계산하지 않고 저장된 값을 참조하여 추론 속도를 높이지만, 대화가 길어질수록 메모리 점유율이 증가하고 연산량이 늘어나는 원인이 된다.
- Attention Mechanism
- — 모델이 입력 시퀀스 내의 각 토큰 간 관계를 파악하는 핵심 알고리즘이다. 새로운 토큰을 생성할 때마다 KV Cache에 저장된 이전 토큰들의 정보를 스캔하여 문맥을 파악하는데, 캐시가 커질수록 스캔 시간이 길어져 성능 저하가 발생한다.
- Token
- — LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위이다. 모델은 각 토큰마다 KV Cache를 생성하여 저장하며, 대화가 길어질수록 토큰 수가 늘어나 캐시 크기가 비례해서 커진다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 22.수집 2026. 07. 22.출처 타입 YOUTUBE
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