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페이지드 어텐션(Paged Attention)
답안 개요 보기
답안 구조
- 페이지드 어텐션 개요
- KV 캐시의 문제점
- 페이지드 어텐션 작동 원리
- 장점 및 효과
- 적용 사례 및 시사점
용어 정의
- 페이지드 어텐션
- 대규모 언어 모델(LLM) 추론 시 KV 캐시 메모리 관리를 최적화하여 GPU 메모리 단편화를 줄이고 활용 효율을 높이는 기술
- KV 캐시
- LLM의 어텐션 메커니즘에서 이전 토큰들의 Key와 Value 벡터를 저장하여 반복 계산을 피하고 추론 속도를 높이는 캐시 메모리
- 메모리 단편화
- 메모리가 작은 조각들로 나뉘어 연속적인 할당이 어려워지고, 실제 사용 가능한 메모리가 충분함에도 불구하고 큰 블록을 할당할 수 없게 되는 현상
- 가상 페이징
- 운영체제의 메모리 관리 기법에서 영감을 받아, 물리 메모리를 페이지 단위로 관리하고 가상 주소를 통해 접근하여 효율성을 높이는 방식
핵심 내용
- 대규모 언어 모델(LLM) 추론 시 KV 캐시의 비효율적 메모리 사용 문제점
- 운영체제의 가상 메모리 페이징 기법을 차용한 어텐션 메커니즘
- KV 캐시 메모리를 페이지(Page) 단위로 관리하는 방식
- 가변 길이 시퀀스 처리 및 메모리 단편화 감소 효과
- GPU 메모리 활용률 극대화 및 스루풋 향상 기여
- 동시 처리 요청 수 증가 및 배치 효율성 개선
AI 작성 답안 개요 · 검수 전 · 채점기준과 기준답안은 공개되지 않습니다. 참고용 개요입니다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · 원문(Q-Net)