LLM Latency Budgeting (LLB)

개요

LLM Latency Budgeting(LLB)은 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 지연 시간을 예측하고 통제하기 위한 전략적 기법이다. 특히 사용자 대화형 AI, 실시간 응답 시스템, API 기반 서비스 등에서 모델 응답 지연을 사전에 조정하고 SLA(Service Level Agreement)를 만족하기 위해 LLM의 구조적·운영적 요소를 예산화(budgeting)하는 접근 방식이다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	대규모 언어 모델(LLM)의 추론 지연 시간(Latency)을 정량적으로 분할 및 관리하는 기법
목적	실시간 서비스를 위한 응답 시간 예측 가능성과 품질 보장 확보
필요성	사용자 경험 저하 방지 및 고비용 모델 운영 효율화를 위해 지연 시간 제어 필수

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2. 특징

특징	설명	기존 대비 차별점
예측 가능성	응답 시간 범위를 사전에 설정 가능	기존 모델은 비결정적 추론 시간 발생
컴포넌트별 시간 분배	토크나이저, 디코더, 프롬프트 처리 등 모듈별 시간 할당	운영 최적화 및 병목 인식 가능
하드·소프트 제어 방식 병행	timeout 설정, early exit 등 다양한 방식 적용	단순 모델 튜닝을 넘어선 종합적 제어

LLB는 LLM 운영에서 신뢰성과 예측 가능성을 확보하는 핵심 도구다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Latency Profiler	추론 단계별 평균/분산 지연 시간 측정 도구	병목 구간 사전 식별
Token Budget Manager	토큰 수 제한 및 길이 예측 기반 시간 분할	응답 제한 및 QoS 확보
Scheduler & Timeout Controller	동시 요청 제어 및 응답 시간 제한 설정	처리량 제어 및 타임아웃 회피
Early Exit Module	사전 조건 만족 시 디코딩 중단	실시간 시스템에 최적화

구성 요소는 모델 성능 저하 없이 서비스 응답성을 유지하는 데 초점을 둔다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용 기술
Prompt Length Estimation	입력 길이에 따른 추론 시간 예측	Beam Size, Top-K와 연계
Dynamic Decoding	응답 조건에 따른 중단/조기 응답	Early Stopping, Speculative Decoding
Token-level Profiling	각 토큰의 디코딩 시간 추적	Transformer 구조 최적화 기반
Multi-modal Latency Calibration	텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 모달에 대한 지연 보정	Cross-modal LLM 적용 가능

기술 요소는 실시간성과 품질의 균형을 맞추는 데 활용된다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
예측 가능성 향상	SLA 기반의 시간 분배 가능	B2B 서비스 품질 보장
비용 효율화	추론 자원 사용 최적화	GPU 사용량 절감
사용자 경험 향상	지연 시간 일관성 제공	인터랙션 품질 개선

LLB는 품질, 비용, 사용성 3박자를 모두 개선하는 전략이다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
챗봇/음성비서	사용자의 짧은 질문에 빠르게 응답	짧은 프롬프트 대비 과도한 생성 방지 필요
API 기반 LLM 서비스	B2B SaaS 환경에서 SLA를 준수한 응답 제공	응답 지연 예외 처리 로직 필요
실시간 다중 질의	동시 사용자 다수 응답 처리	동적 스케줄링 및 GPU 스케일링 고려

LLB는 높은 품질이 요구되는 LLM 상용 서비스에서 반드시 고려되어야 한다.

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7. 결론

LLM Latency Budgeting은 대규모 언어 모델을 서비스 환경에서 안정적이고 신속하게 활용하기 위한 핵심 기술이다. 지연 시간 예측과 제어를 통해 비용 절감과 사용자 만족도를 동시에 달성할 수 있으며, 특히 고신뢰 API 서비스, 음성 인터페이스, 실시간 응답 시스템에서 필수적이다. 향후 LLM 아키텍처 개선과 결합될 경우 더욱 강력한 자동 지연 조정 기능이 구현될 것으로 기대된다.