AI
vLLM의 기술적 혁신과 성능 향상 이야기
두줄요약
vLLM의 핵심 기술과 성능 최적화 옵션, 그리고 v1 엔진의 구조 개선을 정리했습니다.\n기능 호환성과 운영 단순성을 높이면서 성능을 끌어올린 흐름을 함께 설명했습니다.
핵심 내용
- vLLM의 고속 LLM 추론 엔진 구조와 PagedAttention 기반 메모리 관리
- Prefix Caching, Chunked Prefill, Multi-step Scheduling, Speculative Decoding, torch.compile 등 성능 옵션과 효과
- v1 엔진의 구조적 재설계로 GPU 활용도, 호환성, 운영 단순성 개선
- SGLang, TensorRT-LLM과의 비교 속에서 vLLM의 성능 개선 흐름 정리