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TL;DR
현대 AI 서버는 1960년대 메인프레임에서 유래한 페이징 기법을 통해 GPU 메모리 효율을 극대화한다. 기존의 KV cache 관리 방식은 최대 대화 길이를 미리 예약하여 심각한 메모리 파편화와 낭비를 초래했다. PagedAttention은 메모리를 작은 고정 크기 블록으로 나누고 페이지 테이블로 관리하여, 메모리 낭비를 60~80%에서 4% 미만으로 획기적으로 줄였다. 이로써 동일한 GPU 자원에서 훨씬 더 많은 동시 대화를 처리할 수 있게 되었다.
챕터별 상세
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1960년대 메모리 트릭의 도입
현대 AI 서버의 GPU 메모리 효율을 높이는 핵심 기술은 1960년대 메인프레임에서 유래했다. 이 기술이 없으면 GPU 메모리의 대부분이 낭비된다. AI 서버의 메모리 낭비를 방지하는 이 기술은 현대 AI 인프라의 필수 요소로 자리 잡았다.
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KV Cache와 메모리 낭비 문제
LLM의 각 대화는 토큰마다 정보를 저장하는 KV cache를 사용한다. 대화 길이를 미리 알 수 없기에, 기존 방식은 최대 길이만큼 메모리를 미리 예약하여 낭비가 발생한다. 이러한 방식은 불필요한 메모리 점유를 야기한다.
KV cache는 LLM 추론 시 이전 토큰의 Key와 Value 값을 저장하는 메모리 영역으로, 매번 전체를 재계산하지 않고 이전에 계산된 값을 재사용하여 추론 속도를 높인다.
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메모리 파편화 현상
미리 예약된 메모리 블록은 사용되지 않는 공간을 남기며, 대화 종료 후에도 불연속적인 빈 공간이 발생한다. 이로 인해 새로운 대화가 큰 메모리 공간을 할당받지 못하는 파편화 문제가 발생한다. 메모리 파편화는 가용 메모리를 줄이는 주된 원인이다.
메모리 파편화는 메모리 할당 과정에서 사용 가능한 공간이 작은 조각으로 나뉘어, 큰 연속적인 공간을 할당할 수 없는 상태를 의미한다.
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페이징을 통한 해결
1960년대 운영체제의 페이징 기법을 도입하여 KV cache를 작은 고정 크기 블록으로 나눈다. 페이지 테이블을 통해 논리적 순서와 물리적 위치를 매핑하여 메모리 어디에나 데이터를 배치한다. 이 방식은 메모리 할당의 유연성을 높인다.
페이징은 운영체제에서 메모리를 고정된 크기의 페이지 단위로 나누어 관리하는 기법으로, 물리적 메모리의 연속성 없이도 논리적 주소를 매핑하여 메모리 파편화를 방지한다.
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PagedAttention의 성과
vLLM 팀의 측정 결과, 기존 방식은 메모리의 60~80%를 낭비했으나 PagedAttention 적용 후 4% 미만으로 감소했다. 이로 인해 동일한 GPU에서 더 많은 동시 대화를 처리한다. 메모리 효율 개선은 AI 서비스의 처리량 증가로 이어진다.
언급된 리소스
GitHubvLLM
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 24.수집 2026. 07. 24.출처 타입 YOUTUBE
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