- vLLM은 다재다능함, Hugging Face와의 손쉬운 통합, 그리고 PagedAttention을 활용한 효율적인 메모리 시스템이 특징입니다.
- NVIDIA 사용자에게 있어 TensorRT-LLM은 순수 성능 면에서 더 뛰어난 옵션이지만, 설정이 더 복잡하고 유연성이 떨어집니다.
- 고성능 벤치마크에서 SGLang 및 LMDeploy와 같은 엔진은 네이티브 C++ 최적화 및 낮은 오케스트레이션 오버헤드 덕분에 vLLM보다 속도 면에서 우수한 성능을 보입니다.
대규모 언어 모델 배포의 세계에 발을 들여놓으면 가장 흔한 골칫거리 중 하나는 비용 부담 없이 빠른 추론 속도를 달성하는 방법입니다. 특히 AI 인프라의 효율성이 서비스가 원활하게 작동하느냐, 아니면 트래픽 폭주 시 다운되느냐를 결정짓는 핵심 요소이기 때문에, 모델을 연구실에서 실제 운영 환경으로 옮기는 것은 초기 단계에서 큰 과제입니다.
이러한 상황에서 GPU 성능을 극대화하기 위해 다양한 도구들이 등장했는데, 그중 vLLM이 가장 널리 사용되고 있지만, 폐쇄적이거나 고도로 전문화된 솔루션들과 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 맹목적인 선택을 피하려면 추론 엔진 선택은 배포 용이성, 다양한 하드웨어와의 호환성, 또는 순수한 성능 중 무엇을 우선시하는지에 따라 결정된다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.
vLLM: 다재다능하고 개방적인 표준
vLLM은 유연성에 중점을 둔 덕분에 없어서는 안 될 필수 도구로 자리매김했습니다. vLLM의 가장 큰 강점은 운영체제의 가상 메모리와 유사하게 GPU 메모리를 관리하는 PagedAttention 시스템입니다. 이 시스템은 유휴 토큰으로 인한 공간 낭비를 방지하여 더 큰 컨텍스트 창을 확보 하고 시스템 충돌 없이 훨씬 더 많은 동시 요청을 처리할 수 있도록 합니다.
- 주요 이점: 이 제품은 Hugging Face와의 직접적인 통합으로 워크플로우를 크게 간소화하고, 대량의 데이터를 놀라운 효율성으로 처리할 수 있다는 점에서 두드러집니다.
- 약점: 매우 강력하긴 하지만, NVIDIA 전용으로 설계된 도구만큼 최고 성능을 발휘하지는 못할 수 있으며, CPU 지원도 여전히 상당히 제한적입니다.
TensorRT-LLM: NVIDIA의 강력한 무기
NVIDIA 그래픽 카드의 잠재력을 최대한 활용하고 싶다면 TensorRT-LLM이 최적의 선택입니다. TensorRT-LLM은 범용 엔진이 아니라 CUDA 그래프 최적화 와 융합 코어를 활용하여 컴퓨팅 성능을 향상시키는 특수 라이브러리입니다. Triton Inference Server 및 NeMo와 완벽하게 통합되도록 설계되었으며, NVIDIA 생태계에 이미 익숙한 기업 환경 에 최적화된 솔루션입니다 .
vLLM과 달리 TensorRT-LLM은 커널 수준 최적화 에 중점을 두고 FP8 및 INT4와 같은 양자화 형식을 지원합니다. 하지만 이러한 강력한 성능에는 단점이 있습니다. 학습 곡선이 더 복잡하고 구성이 더 어려우며, 당연히 NVIDIA 하드웨어에서만 사용 가능하고 AMD 및 기타 대안은 사용할 수 없습니다.
성능 대결: vLLM과 LMDeploy 및 SGLang 비교
vLLM의 진정한 위치를 파악하려면 최첨단 하드웨어, 특히 NVIDIA H100에서 SGLang 및 LMDeploy와 같은 다른 주요 알고리즘과 비교하는 것이 유용합니다. 순수 성능 테스트(초당 토큰 처리량)에서 상당한 아키텍처적 격차가 관찰되었습니다 . SGLang과 LMDeploy는 약 16.200 tok/s에 달하는 수치를 기록하는 반면, vLLM은 FlashInfer를 사용하더라도 약 12.500 tok/s 수준에 머무르는 것으로 나타났습니다.
이 29% 차이는 수학적 계산 때문이 아니라 오케스트레이션 오버헤드 때문입니다 . SGLang은 복잡한 패턴 처리를 위해 RadixAttention을 사용하고, LMDeploy는 Python의 부담을 없애는 순수 C++ 백엔드(TurboMind)에 의존합니다. vLLM은 다양한 아키텍처와의 호환성과 유연한 플러그인 제공을 위해 속도를 다소 희생하는 대신 다용성을 유지합니다.
추론 엔진 선택을 위한 간편 가이드
단 하나의 해결책은 없지만, 모든 상황에 맞는 도구는 있습니다. 빠른 프로토타입 제작이 필요 하고 간단한 pip 설치로 모델을 바로 실행하고 싶다면, vLLM은 탄탄한 생태계와 지원 덕분에 최고의 선택이 될 것입니다.
전용 추론 클러스터와 복잡한 종속성을 처리할 수 있는 기술팀을 보유하고 있으며 최고의 성능을 추구하는 경우 SGLang이 적합합니다. 복잡한 설치 없이 안정적인 프로덕션 환경과 H100급 성능 사이의 균형을 원하는 경우에는 LMDeploy가 좋은 선택입니다.
기술적 고려사항 및 배포
구현 과정에서 문제가 발생할 수 있는 세부 사항들이 있습니다. 예를 들어, GPU 메모리의 95%를 할당하면 CUDA 그래프를 캡처할 때 시스템 오류가 발생하는 경우가 많습니다. 안정성을 확보하려면 80%의 안전 마진을 두는 것이 좋습니다.
간단히 말해, Northflank와 같은 플랫폼을 사용하면 별도의 인프라 설정 없이 GPU 가속을 통해 컨테이너에서 이러한 엔진을 실행할 수 있습니다 . 이를 통해 vLLM과 TensorRT-LLM을 병렬로 테스트하여 확장하기 전에 어떤 엔진이 더 나은 성능을 보이는지 비교할 수 있습니다.
최종 결정은 배포 용이성과 하드웨어 최적화 사이의 균형을 찾는 데 달려 있습니다. vLLM은 호환성과 단순성이 뛰어나며 , TensorRT-LLM과 SGLang은 고성능 인프라에서 성능 한계를 뛰어넘어 메모리 통합 과 Tensor 코어 활용을 극대화하여 컴퓨팅 시간당 최대의 가치를 창출합니다.
