PagedAttention

PagedAttention은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 속도와 처리량을 최적화하기 위해 설계된 매우 효율적인 메모리 관리 알고리즘입니다. 전통적인 운영 체제의 가상 메모리 및 페이징 개념에서 영감을 받은 이 기술은 텍스트 생성 중 발생하는 KV 캐시와 관련된 방대한 메모리 소비 문제를 해결합니다. PagedAttention은 캐시에 필요한 연속적인 메모리 블록을 더 작고 비연속적인 "페이지"로 분할함으로써 내부 및 외부 메모리 단편화를 효과적으로 제거합니다. 이를 통해 AI 서버는 훨씬 더 많은 요청을 동시에 배치(batch) 처리할 수 있어 GPU 활용도를 극대화합니다.

Link to this sectionPagedAttention 대 Flash Attention#

두 기술 모두 신경망 성능을 최적화하지만, 각기 다른 병목 현상을 해결하는 데 중점을 둡니다. Flash Attention은 GPU 계층 전반에서 느린 메모리 읽기 및 쓰기를 최소화하여 어텐션 메커니즘 자체의 속도를 높이는 연산 수준의 최적화입니다. 반면 PagedAttention은 메모리 할당 전략입니다. 이 기술은 컨텍스트 윈도우를 위한 메모리가 구조화되고 저장되는 방식에 집중하여, 대규모의 비효율적인 메모리 블록을 미리 할당하지 않고도 동적 확장이 가능하도록 합니다.

Link to this section실제 애플리케이션 사례#

PagedAttention을 통해 확보된 메모리 효율성은 대규모 생성형 모델이 프로덕션 환경에 배포되는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다.

1. 고처리량 API 서빙: GPT-4와 유사한 모델을 서빙하는 프로덕션 시스템은 vLLM과 같은 프레임워크를 통해 PagedAttention을 활용합니다. 다양한 사용자 요청 간에 메모리 블록을 공유함으로써 공급자는 동일한 하드웨어에서 최대 4배 더 많은 사용자를 처리할 수 있으며, 클라우드 기반 AI 서비스 운영 비용을 획기적으로 절감합니다.

2. 복잡한 디코딩 전략: AI 모델이 빔 서치(beam search)나 병렬 샘플링과 같이 여러 잠재적 응답을 동시에 생성할 때, PagedAttention을 사용하면 이러한 병렬 시퀀스가 동일한 기초 메모리 페이지를 안전하게 공유할 수 있습니다. 이는 시스템이 중복된 메모리를 생성하지 않도록 방지하여 복잡한 추론 작업을 훨씬 더 빠르게 만듭니다.

Link to this section컴퓨터 비전에서의 메모리 효율성#

PagedAttention은 주로 자연어 처리 분야에서 사용되지만, 엄격한 메모리 최적화라는 근본적인 원칙은 컴퓨터 비전(CV)에서도 똑같이 중요합니다. 하드웨어 제약이 있는 엣지 디바이스에 모델을 배포할 때 메모리 비대화를 방지하는 것은 필수적입니다. Ultralytics YOLO26은 엔드 투 엔드 NMS-free 아키텍처를 사용하여 무거운 캐시 관리 필요성을 제거함으로써 실시간 추론 효율성을 기본적으로 달성합니다.

객체 탐지 파이프라인의 메모리 및 내보내기 요구 사항을 원활하게 처리하려는 개발자를 위해, Ultralytics Platform은 최적의 하드웨어 실행을 위해 모델을 패키징하는 자동화된 배포 도구를 제공합니다.

Link to this section코드 예제#

PagedAttention operates beneath the surface in serving frameworks, replacing standard attention functions with optimized Cuda kernels. Below is a conceptual example demonstrating how one might define standard attention in PyTorch, which systems like vLLM automatically intercept and optimize using paging during model deployment.

import torch
import torch.nn.functional as F

# Simulated Key, Query, and Value tensors for a standard attention block
batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim = 1, 8, 1024, 64
query = torch.randn(batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim)
key = torch.randn(batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim)
value = torch.randn(batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim)

# Standard attention computation (often replaced by PagedAttention kernels in production LLM servers)
attention_output = F.scaled_dot_product_attention(query, key, value)

print(f"Computed attention shape: {attention_output.shape}")

AI 업계는 고급 메모리 할당 전략을 활용함으로써 가능한 것의 한계를 지속적으로 확장하고 있으며, 이를 통해 방대한 파운데이션 모델을 전 세계적으로 효율적으로 확장하고 접근할 수 있도록 보장합니다.