분산 추론 아키텍처 완전 정리: LLM Throughput 2배 높이는 서빙 전략
📌 리포트 핵심 요약 (Abstract) 성능 지표: 사용자 응답 속도(Latency)와 초당 처리 요청 수(Throughput)의 균형 잡힌 설계 분산 기술: 모델 병렬화(Model Parallelism)를 활용한 대규모 추론 클러스터 구축 서빙 최적화: vLLM 등을 활용한 메모리 관리 및 추론 가속화로 처리량 최대 4배 향상 분산 추론(Distributed Inference)은 LLM 서빙 성능을 결정하는 핵심 기술입니다. 특히 Throughput과 Latency를 동시에 최적화하는 AI 서빙 아키텍처(AI Serving Architecture) 설계가 무엇보다 중요한데요. 이번 리포트에서는 vLLM, 모델 병렬화, 로드 밸런싱을 기반으로 성능을 극대화하는 실전 전략을 다룹니다. 인공지능 에이전트가 아무리 똑똑해도 답변 하나에 수십 초가 걸리면 비즈니스 가치가 떨어집니다. 수만 명의 직원이 동시에 접속하는 환경에서는 개별 속도만큼이나 "얼마나 많은 요청을 한 번에 처리하는가(LLM Inference Throughput)"가 성패를 결정해요. 시스템의 한계를 확장하는 아키텍트의 관점에서 이를 상세히 분석하겠습니다. 1. Latency vs Throughput: 아키텍트의 최적화 지점 서빙 아키텍처를 설계할 때 우리는 두 지표 사이의 균형을 찾아야 합니다. Latency(지연 시간): 한 명의 사용자가 질문을 던졌을 때 첫 번째 결과가 나올 때까지의 속도입니다. Throughput(처리량): 정해진 시간 동안 시스템이 처리할 수 있는 총 토큰이나 요청의 수입니다. 실전 사례를 보면, vLLM 프레임워크를 적용할 경우 동일 GPU 자원에서 기존 방식 대비 최대 2~4배의 Throughput 증가가 보고되고 있습니다. 이는 Continuous Batching 기술을 통해 GPU 자원을...