PagedAttention 기반의 LLM 추론 인프라 최적화와 메모리 파편화 해결 방안
카테고리: IT 최신동향 | 작성자: Tech Reporter | 발행일: 2026-07-19
요약: 가상 메모리 기법을 차용한 PagedAttention 아키텍처를 통해 LLM 추론 시 KV 캐시 메모리 낭비를 방지하고 스루풋을 극대화하는 방안을 분석합니다.
### 도입: LLM 서빙의 핵심 병목과 인프라적 한계
최근 생성형 AI(Generative AI)의 상용화 단계에서 가장 큰 기술적 병목은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론(Inference) 비용과 지연 시간(Latency)입니다. 특히 트랜스포머(Transformer) 디코더 아키텍처 기반의 모델은 토큰을 순차적으로 생성할 때 이전 토큰들의 Key와 Value 벡터를 재사용하는 'KV 캐시(KV Cache)' 기술을 활용합니다. 그러나 이 캐시는 입력 및 출력 시퀀스 길이에 따라 크기가 동적으로 변하므로, 기존의 정적 메모리 할당 방식에서는 심각한 메모리 파편화(Fragmentation)와 자원 낭비를 유발합니다. 본 리포트에서는 운영체제(OS)의 페이징 기법을 차용하여 이 문제를 혁신적으로 해결한 PagedAttention 알고리즘과 이를 탑재한 vLLM 아키텍처의 동작 원리 및 비즈니스 임팩트를 분석합니다.
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### 본문 1: PagedAttention의 내부 동작 원리 (Under the Hood)
기존 LLM 추론 엔진은 최대 컨텍스트 길이에 맞춰 메모리를 연속적(Contiguous)으로 미리 할당했습니다. 이로 인해 실제 사용되지 않는 공간이 낭비되는 '내부 파편화'와 메모리 해제 시 발생하는 '외부 파편화'로 인해 GPU 메모리의 가용 영역 중 최대 60~80%가 버려졌습니다.
PagedAttention은 물리 메모리를 고정된 크기의 'KV 블록(KV Block)'으로 분할하고, 논리적 KV 캐시를 가상 메모리 기법처럼 물리적 블록에 비연속적으로 매핑하여 작동합니다.
1. **블록 매핑 테이블(Block Mapping Table):** OS가 가상 주소를 물리 주소로 번역하듯, 각 요청의 논리적 토큰 시퀀스를 물리적 KV 블록 레이아웃으로 변환하여 관리합니다.
2. **비연속적 어텐션 연산(Non-contiguous Attention Query):** GPU 커널 연산 시, 스레드는 매핑 테이블을 참조하여 물리적으로 분산된 메모리 블록을 탐색하며 고속으로 셀프 어텐션(Self-Attention) 연산을 수행합니다.
3. **메모리 공유와 쓰기 시 복사(Copy-on-Write, CoW):** 병렬 샘플링(Parallel Sampling)이나 빔 서치(Beam Search)처럼 하나의 프롬프트에서 여러 출력을 뻗어 나갈 때, 공통 영역의 KV 블록을 물리적으로 공유합니다. 새로운 토큰이 생성되어 분기가 발생하는 시점에만 해당 블록을 복제함으로써 메모리 점유율을 극적으로 낮춥니다.
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### 본문 2: 비즈니스 임팩트 및 아키텍처적 트레이드오프 (Business Impact & Trade-offs)
* **비즈니스 파급력:** 동일한 GPU 하드웨어 인프라에서 서빙 처리량(Throughput)을 최소 2배에서 최대 4배까지 향상시킬 수 있습니다. 이는 곧 추론 API의 토큰당 서빙 비용(Cost per Token)을 절반 이하로 절감하는 직접적인 재무적 효과를 의미합니다. 또한, 대규모 동시 요청(High Concurrency) 상황에서도 메모리 부족으로 인한 시스템 고사(OOM, Out of Memory) 없이 안정적인 SLA(Service Level Agreement)를 보장할 수 있습니다.
* **아키텍처적 고려사항 및 극복 과제:**
* **오버헤드 제어:** 가상 매핑 테이블을 참조하는 주소 변환 과정에서 미세한 메모리 지연(Memory Latency) 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 이는 단일 요청에 대한 초도 토큰 생성 시간(TTFT, Time to First Token) 개선보다는 전체 시스템의 처리량 극대화에 초점이 맞춰져 있음을 인지해야 합니다.
* **스왑(Swapping) 아키텍처 관리:** GPU 메모리가 한계에 도달하면 활성화 상태가 낮은 시퀀스의 블록을 호스트 메모리(CPU RAM)로 스왑 아웃(Swap-out)하고, 재가동 시 스왑 인(Swap-in)하는 스케줄링이 동작합니다. 이때 PCI-e 대역폭 병목으로 인해 꼬리 지연 시간(Tail Latency)이 일시적으로 급증할 수 있으므로, 적절한 워터마크(Watermark) 설정이 필수적입니다.
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### 결론: 실무 의사결정권자를 위한 액션 플랜
성공적인 LLM 서비스의 내재화와 비용 효율화를 달성하기 위해서 기술 전략가는 다음과 같은 기준에 따라 아키텍처를 재설계해야 합니다.
첫째, 서비스 유즈케이스를 분석하여 단일 사용자 중심의 초저지연 서비스가 목표인지, 혹은 대규모 동시 요청을 처리하는 엔터프라이즈급 API 서비스인지 구분하십시오. 후자라면 즉시 vLLM 또는 TensorRT-LLM 기반의 PagedAttention 엔진 도입을 인프라 표준으로 정의해야 합니다.
둘째, 워크로드의 평균 입력 길이 패턴을 프로파일링하여 최적의 블록 크기(Block Size, 통상 16 또는 32 토큰)를 설정하십시오. 블록 크기가 너무 작으면 테이블 관리 오버헤드가 커지고, 너무 크면 내부 파편화 방지 효과가 감소하므로 사전 벤치마크 테스트를 통해 이를 수렴시키는 최적화 작업을 우선 수행할 것을 권장합니다.
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