첫 번째 원칙에 따른 지속적인 일괄 처리(2025)

첫 번째 원칙에 따른 연속 배치(2025)

연속 일괄 처리는 슬롯이 확보되는 순간 활성 처리 일괄 처리에 새 요청을 삽입하여 작업 간의 유휴 컴퓨팅 주기를 제거함으로써 하드웨어 처리량을 최대화하는 동적 추론 예약 기술입니다. 첫 번째 원칙을 통해 이를 이해하면 2025년에 대규모로 배포되는 모든 고성능 AI 서비스 시스템의 기본 아키텍처가 된 이유를 알 수 있습니다.

연속 일괄 처리란 정확히 무엇이며 정적 일괄 처리는 왜 실패했습니까?

지속적인 일괄 처리를 이해하려면 먼저 일괄 처리가 대체한 내용을 이해해야 합니다. 기존의 정적 일괄 처리는 고정된 수의 요청을 그룹화하여 단일 단위로 처리하고 전체 일괄 처리가 완료된 후에만 새 요청을 수락합니다. 치명적인 결함은 대규모 언어 모델이 가변 길이의 토큰을 생성한다는 것입니다. 한 요청은 20개의 토큰 후에 종료될 수 있고 동일한 배치의 다른 요청은 2,000개의 토큰에 대해 실행될 수 있습니다. 클러스터의 모든 GPU는 새 작업이 시작되기 전에 가장 긴 시퀀스가 ​​완료되기를 기다리며 유휴 상태로 있습니다.

획기적인 2022년 논문 "Orca: 변환기 기반 생성 모델을 위한 분산 서비스 시스템"에서 최초로 소개된 연속 일괄 처리는 이러한 제약을 완전히 해소합니다. 요청 수준이 아닌 반복 수준에서 작동합니다. 모델을 통과하는 모든 단일 전달 이후 스케줄러는 시퀀스가 ​​시퀀스 끝 토큰에 도달했는지 여부를 확인합니다. 그렇다면 해당 슬롯은 즉시 회수되어 대기열에 있는 요청에 할당됩니다. 즉, 기다리거나 낭비되는 일이 없습니다. 배치 구성은 모든 디코드 단계마다 유동적으로 변경되어 하드웨어 활용도를 항상 이론상 최대치에 가깝게 유지합니다.

KV 캐시는 시스템 수준에서 연속 배치와 어떻게 상호 작용합니까?

키-값 캐시는 변환기 추론을 다루기 쉽게 만드는 메모리 구조입니다. 처리된 모든 토큰에 대해 모델은 후속 토큰이 중복 계산을 반복하지 않도록 유지해야 하는 주의 키와 값을 계산합니다. 정적 일괄 처리 시스템에서 KV 캐시 할당은 간단합니다. 즉, 일괄 처리의 모든 요청에 ​​대한 최대 시퀀스 길이에 비례하여 메모리를 예약합니다.

지속적인 일괄 처리는 이를 우아하게 복잡하게 만듭니다. 요청이 예측할 수 없는 시간에 배치에 들어오고 나가기 때문에 시스템은 고정된 연속 메모리 블록을 사전 할당할 수 없습니다. 이것이 바로 2023년에 도입된 vLLM의 PagedAttention이 프로덕션 배포의 지속적인 일괄 처리와 분리될 수 없게 된 이유입니다. PagedAttention은 운영 체제에서 가상 메모리 페이징 모델을 빌려 KV 캐시를 동일한 크기의 비연속 블록으로 나눕니다. 가상 메모리 페이지가 물리적 RAM에 분산되어 있는 것처럼 시퀀스의 캐시 페이지는 GPU 메모리에 분산될 수 있습니다. 그 결과 조각화로 인한 메모리 낭비가 거의 0에 가까워지며, 이는 추가 하드웨어 투자 없이 더 높은 배치 크기와 더 높은 처리량으로 직접 변환됩니다.

지속적인 일괄 처리 작업을 수행하는 핵심 예약 메커니즘은 무엇입니까?

세 가지 상호 의존적인 일정 결정이 모든 연속 배치 시스템을 관리합니다.

선점 정책: 메모리 압력이 높고 우선 순위가 높은 새 요청이 도착하면 스케줄러는 실행 중인 우선 순위가 낮은 시퀀스를 선점할지, KV 캐시를 CPU RAM으로 교체할지, 아니면 나중에 처음부터 다시 계산할지 결정해야 합니다. 스왑 기반 선점은 계산을 보존하지만 PCIe 대역폭을 소비합니다. 재계산은 GPU 주기를 낭비하지만 메모리를 깨끗하게 유지합니다.

승인 제어: 스케줄러는 새 요청의 KV 캐시가 전체 세대 수명 동안 사용 가능한 메모리에 적합한지 여부를 예측해야 합니다. 과소평가하면 메모리 부족 충돌이 발생합니다. 과대평가하면 불필요하게 대기열이 부족해집니다. 최신 시스템은 프로파일링된 길이 분포와 예약 버퍼를 사용하여 이러한 위험의 균형을 맞춥니다.

청크 미리 채우기: 사용자의 입력 프롬프트를 처리하는 미리 채우기 단계는 컴퓨팅에 바인딩되어 있으며 GPU를 독점하여 이미 실행 중인 시퀀스에 대한 디코드 단계를 지연시킬 수 있습니다. 청크 미리 채우기는 긴 프롬프트를 고정 크기로 분할합니다.

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Frequently Asked Questions

지속적인 일괄 처리가 정적 일괄 처리보다 어떤 점에서 우수합니까?

지속적인 일괄 처리 기술은 정적 일괄 처리와 달리 요청이 완료되는 즉시 새 요청을 삽입하여 처리 파이프라인의 유휴 시간을 최소화합니다. 이는 특히 변환기 기반 모델에서 큰 이점이 되는 데, 요청별 처리 시간이 크게 달라질 수 있기 때문입니다. Mewayz와 같은 시스템은 208개의 모듈을 활용하여 이러한 유휴 시간을 효율적으로 관리함으로써 시스템 처리량을 크게 향상시킵니다.

지속적인 일괄 처리 시스템을 구축하기 위해 어떤 하드웨어와 소프트웨어가 필요한가요?

지속적인 일괄 처리 시스템을 효과적으로 구현하려면 고성능 GPU 클러스터와 최적화된 분산 서비스 시스템이 필요합니다. Mewayz와 같은 플랫폼은 $49/월의 비용으로 이러한 시스템을 제공하며, 사용자는 복잡한 하드웨어 구성 없이도 고성능 AI 서비스를 구현할 수 있습니다. 또한, 실시간 추적 및 동적 예약 기능이 포함된 소프트웨어 스택이 필요합니다.

지속적인 일괄 처리가 AI 서비스 제공에 미치는 영향은 무엇인가요?

지속적인 일괄 처리 기술은 AI 서비스의 응답 시간과 처리량을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 크게 개선하며, 대량의 데이터를 처리해야 하는 산업에 특히 유용합니다. Mewayz와 같은 시스템은 지속적인 일괄 처리를 활용하여 AI 서비스의 확장성과 신뢰성을 보장하며, 사용자에게 실시간으로 고품질의 결과를 제공합니다.

지속적인 일괄 처리의 미래 전망은 무엇인가요?

지속적인 일괄 처리 기술은 2025년까지 모든 고성능 AI 서비스 시스템의 기본 아키텍처로 자리매김할 전망입니다. 이는 AI 서비스의 효율성과 성능을 극대화하기 위한 필수적인 기술로 자리잡을 것입니다. M