KV cache offloading: 긴 컨텍스트 LLM 서빙에서 GPU 메모리 확보하기
KV cache offloading 도입 시점을 판단하는 실무 프레임워크
LLM 추론 워크로드는 동시 사용자 수, 컨텍스트 길이, 트래픽 패턴에 따라 KV 캐시가 GPU 메모리에 가하는 부담이 달라집니다. 이 가이드에서는 워크로드 유형별 오프로딩 도입 효과 매트릭스, 효과를 결정하는 세 가지 비용 변수, 그리고 오프로딩이 오히려 성능을 저하시키는 조건을 정리합니다.
오프로딩, 모든 워크로드에 통하는 건 아닙니다
오프로딩이 항상 성능을 높여주는 건 아닙니다. 워크로드 조건에 따라 오히려 지연을 유발하거나 처리량을 떨어뜨릴 수 있습니다. 어떤 환경에서 효과가 나타나고, 어떤 환경에서 역효과가 생기는지는 몇 가지 환경을 점검해봐야 알 수 있습니다. 이 가이드를 통해 워크로드별 도입 효과 매트릭스와 판단 기준을 확인하세요.
리소스 다운로드
아래 양식을 작성해 주세요.
Backend.AI는 VAST Data 등 RDMA 스토리지 벤더와의 통합 테스트를 마쳤습니다.
추론 인프라를 Backend.AI 위에서 구성해 보세요.
Backend.AI 살펴보기
