메모리 최적화1 대규모 언어 모델의 KV 캐시: 설계, 최적화 및 추론 가속 대규모 언어 모델의 KV 캐시: 설계, 최적화 및 추론 가속Transformer는 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 구조이지만, 긴 컨텍스트를 처리하는 추론 과정은 많은 계산 (시퀀스 길이의 제곱) 비용이 듭니다. KV 캐시—Key/Value Cache는 자기회귀(autoregressive) 디코딩 과정에서 이전에 계산된 Key, Value의 값을 캐싱하여 재사용함으로써 추론 속도를 선형으로 줄여주는 핵심 최적화 기법 중 하나입니다. 이 글에서는 Efficiently Scaling Transformer Inference 논문을 바탕으로 KV 캐시의 구조, 동작 원리, 구현 방식, 최적화 전략에 대해 심층 분석합니다.** You can find the English verion of this content.. 2025. 5. 26. 이전 1 다음
