PagedAttention

개요

대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 추론 시 필요한 메모리와 연산 자원은 여전히 큰 부담으로 작용합니다. 특히 긴 컨텍스트를 처리할 때 어텐션(attention) 메커니즘의 **KV-Cache(Key-Value Cache)**가 차지하는 메모리 사용량은 병목이 됩니다. 이를 해결하기 위한 혁신적 접근이 바로 PagedAttention입니다.

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1. 개념 및 정의

PagedAttention은 KV-Cache를 페이지 단위로 관리하여 GPU 메모리와 CPU 메모리를 효율적으로 사용하는 어텐션 최적화 기법입니다. 운영체제의 가상 메모리 페이징 기법에서 착안하여, GPU 고속 메모리와 CPU 대용량 메모리 간의 동적 교환을 가능하게 합니다.

주요 목적은 긴 컨텍스트 처리 시 메모리 사용 최적화와 추론 성능 향상입니다.

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2. 특징

특징	기존 KV-Cache	PagedAttention
메모리 관리	GPU 메모리에 전체 저장	페이지 단위로 GPU/CPU 교환
확장성	긴 컨텍스트 시 한계	최대 수백만 토큰까지 확장
효율성	메모리 낭비 존재	필요한 페이지만 로드
성능	메모리 부족 시 추론 속도 저하	안정적 추론 성능 유지

PagedAttention은 긴 입력을 처리하는 LLM 추론에서 게임 체인저로 평가됩니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
KV-Cache Paging	KV 캐시를 페이지 단위로 분할 관리	메모리 효율성 향상
GPU Page Cache	자주 사용하는 KV 페이지 저장	고속 접근 보장
CPU Offload Memory	대용량 KV 페이지 보관	확장성 제공
Page Replacement Policy	필요한 KV 페이지 교체 전략	최적화된 캐싱 보장

이 구성 요소들은 운영체제 메모리 관리 기법을 LLM 추론에 적용한 것입니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	관련 스택
Virtual Memory Analogy	GPU/CPU 간 페이징	운영체제 페이징 기법 차용
Tensor Parallelism	병렬 처리 최적화	분산 학습·추론 지원
FlashAttention 호환	고속 어텐션 커널 통합	효율성 극대화
vLLM 프레임워크	PagedAttention 구현체	오픈소스 활용

PagedAttention은 vLLM 같은 오픈소스 추론 엔진에서 핵심 기능으로 제공됩니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
메모리 절약	GPU 메모리 사용량 최소화	대규모 모델 실행 가능
긴 컨텍스트 처리	수백만 토큰까지 확장	긴 문맥 대화 가능
추론 안정성	메모리 부족 문제 완화	일관된 성능 유지
비용 절감	GPU 자원 효율 활용	인프라 비용 절감

PagedAttention은 특히 긴 텍스트 분석, 코드 생성, 대화형 AI에 적합합니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
긴 문서 요약	수십만~수백만 토큰 처리	CPU 오프로드 성능 최적화
코드 생성 및 분석	대규모 코드베이스 처리	캐시 정책 조율 필요
실시간 대화형 AI	대화 이력 기반 응답	지연 최소화 요구

도입 시에는 GPU/CPU 메모리 비율, 페이지 교체 정책, 워크로드 특성을 고려해야 합니다.

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7. 결론

PagedAttention은 대규모 언어 모델 추론에서 KV-Cache 메모리 병목을 해결하는 혁신적 기술입니다. 운영체제 페이징 개념을 도입해 GPU/CPU 메모리를 효율적으로 활용하며, 긴 컨텍스트 지원과 안정적 성능을 동시에 제공합니다. 앞으로 LLM 추론 최적화의 표준 기법으로 자리잡을 가능성이 큽니다.