llm서빙1 엔터프라이즈 LLM 서빙 비용 최적화: PagedAttention과 TensorRT-LLM 하이브리드 아키텍처 전략 엔터프라이즈 환경의 LLM 추론 비용 최적화를 위한 vLLM PagedAttention과 NVIDIA TensorRT-LLM 하이브리드 아키텍처 설계 및 메모리 관리 실무 가이드입니다.서론: LLM 서빙 비용 폭증과 아키텍처 재설계의 필요성글로벌 금융 기관의 차세대 AI 챗봇 프로젝트를 총괄하던 중, 분기별 클라우드 GPU 인스턴스(GPU Instance) 정산 내역을 검토하던 C-Level 임원진의 표정은 밝지 않았습니다. 예상치를 훨씬 상회하는 추론(Inference) 비용 폭증 때문이었습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 서비스는 초기에 설계된 단순한 아키텍처만으로는 감당할 수 없는 규모로 확장되었습니다.특히 매일 발생하는 수천 개의 쿼리 과정에서 누적되는 KV 캐시(KV Cache) 부하와.. 2026. 7. 1. 이전 1 다음
