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TL;DR
DeepSeek-V2에 도입된 Multihead Latent Attention(MLA)은 LLM의 KV 캐시 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술이다. Key와 Value 벡터를 저순위 행렬로 압축하여 저장한 뒤 추론 시 복원하는 방식을 취하며, 이 과정에서 성능 저하 없이 오히려 벤치마크 점수가 향상됨이 확인되었다. 추론 속도 저하와 RoPE 적용 문제를 해결하기 위해 가중치 흡수와 차원 분리 기법을 사용하여 효율적인 연산을 구현했다.
챕터별 상세
MLA 발상
LLM의 컨텍스트 윈도우가 커지면서 KV 캐시 메모리 점유율이 병목 현상을 일으킨다. MLA는 Key와 Value 벡터를 저차원으로 압축하여 저장함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 줄인다. 단순히 차원을 줄이면 성능이 저하되지만, MLA는 학습을 통해 이를 복원하는 행렬을 최적화하여 성능 저하를 방지하고 오히려 벤치마크 점수를 향상시켰다.
KV 캐시는 LLM 추론 속도와 메모리 사용량에 직결되는 핵심 요소이다.
MLA 동작
Self-attention 연산 시 Key와 Value를 저차원 벡터로 투영한 뒤, 복원 행렬을 곱해 원래 차원으로 되돌린다. 이 과정에서 행렬 곱 연산을 사용하여 효율적으로 압축과 복원을 수행한다. 실험 결과 MLA는 기존 Multihead Attention 대비 메모리 효율과 벤치마크 성능 모두에서 우위를 보였다.
python
K = k_small * W_up저차원 벡터를 복원 행렬을 통해 원래 차원으로 되돌리는 과정이다.
MLA 적용 시 문제 1
복원 행렬을 추가하면 추론 시 추가 연산이 필요해 속도가 느려질 수 있다. 이를 해결하기 위해 복원 행렬을 Query 가중치에 미리 흡수시키는 선형대수 기법을 적용한다. 결과적으로 추론 시에는 기존 Attention과 동일한 연산량으로 복원된 벡터를 얻을 수 있다.
행렬 곱의 결합법칙을 이용하여 연산 순서를 최적화하는 기법이다.
python
Q_abs = x * W_abs복원 행렬을 Query 가중치에 미리 흡수시켜 추론 속도를 최적화하는 연산이다.
MLA 적용 시 문제 2
RoPE는 위치에 따라 회전 정도가 달라지는 변환을 적용하므로, 단순히 복원 행렬을 흡수할 수 없다. 위치 정보가 포함된 RoPE 행렬은 시퀀스 길이에 따라 값이 변하기 때문이다. 이로 인해 Query 가중치와 복원 행렬 사이에 RoPE 가중치가 끼어들어 연산 최적화가 불가능해진다.
RoPE는 토큰의 위치 정보를 회전 행렬로 주입하므로 가변적인 특성을 가진다.
RoPE 문제 해결방법
RoPE 차원과 비RoPE 차원을 분리하여 처리하는 방식을 사용한다. 비RoPE 차원은 복원 행렬을 흡수하여 효율적으로 계산하고, RoPE 차원은 별도의 작은 Query 가중치를 두어 위치 정보를 주입한다. 두 결과를 결합하여 Attention 연산에 사용함으로써 메모리 효율과 RoPE의 위치 정보를 모두 유지한다.
용어 해설
- KV 캐시(KV Cache)
- — LLM 추론 시 이전 토큰의 Key와 Value 값을 저장하여 중복 계산을 방지하는 메모리 공간이다. 최근 긴 문맥 처리를 위해 필수적이지만 메모리 점유율이 높다.
- Rotational Positional Embedding(RoPE)
- — 토큰의 위치 정보를 회전 행렬을 통해 벡터에 주입하는 기법이다. 상대적 위치 관계를 효과적으로 학습할 수 있어 최신 LLM에서 널리 사용된다.
- 저순위 근사(Low-rank Approximation)
- — 고차원 행렬을 낮은 차원의 행렬 곱으로 분해하여 정보를 압축하는 기법이다. MLA에서 KV 캐시 크기를 줄이는 핵심 원리로 사용된다.
언급된 리소스
GitHubmanimgl-imcommit
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원문 발행 2026. 08. 14.수집 2026. 08. 14.출처 타입 YOUTUBE
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