대형 언어 모델(LLM)을 대규모로 운영할 때 가장 큰 제약은 GPU 메모리입니다. 이는 각 요청이 토큰 수준의 데이터를 저장하기 위한 KV 캐시를 필요로 하기 때문입니다. 전통적인 설정에서는 최대 시퀀스 길이에 따라 요청당 고정된 큰 메모리 블록이 예약되며, 이로 인해 상당한 양의 메모리가 낭비되고 동시 처리 능력이 제한됩니다. 페이지드 어텐션 기술은 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다. 이 기술은 메모리 사용을 최적화하여 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있도록 도와줍니다.

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