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TL;DR
GPU가 수많은 사용자의 요청을 동시에 처리하는 원리는 정적 배치에서 연속 배치로의 전환에 있다. 기존 정적 배치는 가장 긴 응답이 완료될 때까지 전체 배치가 대기해야 하는 비효율이 존재했으나, 연속 배치는 생성 단계마다 배치를 재구성하여 완료된 요청 자리에 새로운 요청을 즉시 투입한다. 이 방식을 통해 동일 하드웨어에서 초당 요청 처리량을 최대 10배까지 향상할 수 있다. 다만, 처리량의 실제 병목은 연산 능력보다 각 채팅의 KV Cache를 저장하는 메모리 용량에 있다.
챕터별 상세
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GPU의 동시 처리 문제
단일 GPU가 수백 명의 사용자 요청을 동시에 처리하는 상황을 제시한다. 사용자는 대기 줄을 느끼지 못하며 각자 유일한 사용자인 것처럼 경험한다. 이 과정에서 GPU가 어떻게 1,000개의 채팅을 동시에 처리하는지 의문을 제기한다.
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정적 배치(Static Batching)의 한계
기존의 정적 배치 방식은 여러 요청을 하나의 배치로 묶어 처리한다. 이 방식은 배치 내에서 가장 긴 응답이 완료될 때까지 다른 모든 요청이 대기해야 한다. 결과적으로 완료된 요청의 슬롯이 비어있음에도 전체 배치가 끝날 때까지 자원이 낭비된다.
정적 배치는 배치 단위로 입출력을 처리하기 때문에 가장 느린 요청에 전체 속도가 맞춰지는 병목 현상이 발생한다.
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연속 배치(Continuous Batching)의 작동 원리
연속 배치는 생성 단계마다 배치를 재구성하는 방식을 취한다. 특정 요청의 응답이 완료되는 즉시, 대기 중인 새로운 요청이 해당 빈 슬롯에 투입된다. 이는 버스가 정차하지 않고 승객이 주행 중에 승하차하는 것과 유사한 효율성을 제공한다.
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성능 향상 수치
연속 배치 기술을 적용하면 동일한 하드웨어 환경에서 초당 요청 처리량이 최대 10배까지 증가한다. 슬롯이 지속적으로 확보되므로 사용자의 요청은 거의 대기하지 않고 즉시 처리된다.
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메모리 병목과 KV Cache
추론 처리량의 실제 한계는 연산 속도가 아닌 메모리 용량에 있다. 각 활성 채팅은 자신의 KV Cache를 GPU 메모리에 유지해야 하므로, 서버는 수많은 채팅의 메모리 점유율을 관리해야 한다. 이는 페이징(Paging) 기술이 필요한 이유이기도 하다.
KV Cache는 LLM 추론 시 이전 토큰들의 정보를 저장하여 재계산을 방지하는 핵심 메모리 영역이다.
용어 해설
- Continuous Batching
- — LLM 추론 시 요청을 큐에 쌓아두지 않고, 각 생성 단계마다 배치를 재구성하여 빈 슬롯에 새로운 요청을 즉시 투입하는 기술. GPU 유휴 시간을 최소화하여 처리량을 극대화한다.
- KV Cache
- — LLM이 이전에 생성한 토큰의 Key와 Value 값을 메모리에 저장해두는 기술. 매번 전체 문맥을 다시 계산할 필요 없이 캐시된 값을 재사용하여 추론 속도를 높인다.
- Static Batching
- — 여러 요청을 하나의 배치로 묶어 처리할 때, 가장 긴 응답이 완료될 때까지 전체 배치를 기다리게 하는 방식. 응답 속도가 빠른 요청도 느린 요청을 기다려야 하므로 GPU 자원 낭비가 발생한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 23.수집 2026. 07. 23.출처 타입 YOUTUBE
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