AI 인공지능 시대, 연속 배칭(Continuous Batching)은 어떻게 대규모 서비스를 가능하게 했을까?
AI 챗봇을 사용하다 보면 응답의 첫 단어가 조금 기다려진 뒤 빠르게 이어지는 경험, 한 번쯤 해보셨죠? 이런 마법 같지만 현실적인 경험 뒤엔 엄청난 기술적 고민과 혁신이 숨어 있습니다. 그 중심에는 연속 배칭(Continuous batching)이라는 강력한 인공지능 인퍼런스 최적화 기술이 자리 잡고 있는데요. 이 글에서는 연속 배칭의 원리부터, 왜 AI 서비스가 수천 명의 동시 요청도 매끄럽게 처리할 수 있는지, 핵심 원리와 실전 적용까지 쉽고 재미있게 풀어봅니다.
인공지능 응답 속도의 진실: 왜 첫 단어가 느린 걸까?
AI 언어 모델(LLM)은 사실 엄청난 연산 집약적인 과정을 거쳐 응답을 만듭니다. 우리가 프롬프트를 입력하면 모델은 먼저 전체 입력을 쭉 훑어보고 다음 단어(토큰)가 뭘까를 계산합니다. 이 '첫 단어'를 내놓기까지는 막대한 계산과 메모리 소모가 한 번에 몰려 생기는 현상이라, 실제로 시간이 꽤 걸립니다.
하지만 일단 첫 단어가 나오면 그 다음부터는 속도가 붙는데, 이유는 모델이 이전의 계산 결과(과거 토큰에 대한 정보)를 '캐싱'해두었다가, 추가 계산을 최소화해 빠르게 다음 토큰(단어)을 생성하기 때문입니다. 이때 사용되는 것이 바로 KV 캐시라는 기술입니다.
주의(attention) 메커니즘과 KV 캐시: 효율성의 핵심
AI 언어 모델의 뇌라고 할 수 있는 'attention' 메커니즘은, 각 단어(토큰)끼리 서로 얼마나 관련 있는지 계산하면서 문장 전체를 이해하는 역할을 합니다. 이 과정에서는 Query, Key, Value라는 세 종류의 벡터(데이터 덩어리)를 만들고, 이중 Key와 Value는 한 번 계산하면 다시 변하지 않아, 다음 토큰을 만들 때 재활용할 수 있습니다.
이미지 출처: huggingface
그래서 'KV 캐시'란, 이미 계산된 Key와 Value를 저장해두는 메모리 공간을 뜻합니다. 이를 잘 관리하면, 5000자를 한 번에 처리하고 또 한 글자씩 빠르게 이어붙일 수 있어 응답 속도와 자원 효율이 모두 극적으로 높아집니다. 실제로 KV 캐시 덕분에 수천 개의 요청을 동시에 처리하는 ChatGPT 같은 서비스가 등장할 수 있었죠.
'청크드 프리필'과 메모리 관리: 긴 프롬프트도 문제없다!
요즘 AI 챗봇을 코드 분석이나 대형 문서 처리 등에 쓰면, 한 번에 입력하는 텍스트 길이가 엄청나게 늘어나죠. 하지만 GPU(인공지능 연산용 칩)가 메모리가 한정된 만큼, 너무 긴 입력은 한꺼번에 못 돌릴 수 있습니다.
이때 등장하는 것이 청크드 프리필(Chunked Prefill). 쉽게 말해, 긴 입력을 여러 개의 조각(청크)으로 잘라서 하나씩 처리하며, 각 조각별로 계산된 값(특히 Key/Value 캐시)을 차곡차곡 쌓아가는 방식입니다. 이렇게 하면 메모리를 효율적으로 쓰면서도 긴 입력을 파먹듯 처리할 수 있습니다.
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일반 배칭과 '연속 배칭'의 극적인 차이: 패딩에서 자유롭게
여럿이 동시에 챗봇을 쓴다면? 기존에는 여러 요청을 한 번에 묶어서 배치(batch)로 처리하되, 모든 요청의 입력 길이를 같은 크기로 맞춰주는 '패딩'을 강제로 넣었습니다. 그런데 이 '패딩', 실제 출력에는 아무 쓸모가 없는 자리 채우기용 토큰이죠. 입력이 다양한 실서비스에서 이런 패딩이 지나치게 늘어나면, 메모리 낭비가 기하급수적으로 커집니다.
연속 배칭의 혁신은 바로 여기에 있습니다. 더 이상 패딩으로 길이 맞추지 않고, 각각 다른 길이의 입력을 그냥 묶고—토큰 간 상호작용을 '주의 마스크(attention mask)'로 제어합니다. 각 요청의 토큰끼리만 영향을 주고, 서로 뒤섞이지 않게 신호등처럼 마스크를 켜고 끄는 셈이죠.
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이 기술 덕분에, 배치 단위가 아닌 '토큰 단위'로 요청을 쭉쭉 이어붙이고, 패딩 없는 (혹은 아주 최소의) 효율적 처리로 GPU 메모리를 최대로 활용할 수 있습니다!
동적 스케줄링과 실시간 처리: 항상 최대 처리량을 유지하는 비결
기존 방식에선 한 요청이 응답을 다 마친 뒤에도 같은 배치 내 다른 요청이 끝날 때까지 기다려야 했는데요, 연속 배칭에서는 '동적 스케줄링'을 통해, 끝난 요청은 바로 교체! 뒤에서 기다리던 새 요청을 순식간에 밀어 넣으면서, 항상 GPU 자원을 100% 가까이 채워놓습니다.
즉, 실시간으로 들어오는 사용자의 다양한 내용(프리필, 디코딩 중인 요청)을 한꺼번에 처리할 수 있고, 그때그때 배치 상태도 바꿀 수 있어 응답 지연이나 무의미한 대기 시간이 확 줄어듭니다.
이미지 출처: huggingface
연속 배칭을 실현하는 세 가지 핵심 기술
정리하면, 연속 배칭은 다음 세 가지 기술을 절묘하게 섞은 결과입니다.
KV 캐싱: 이전에 계산된 정보(토큰) 재활용으로 매 토큰마다 전체 연산을 반복하지 않아 효율화
청크드 프리필: 긴 입력도 메모리 부담 없이 조각내서 처리, 요청마다 유연하게 대처
패딩 없는 배칭 + 동적 스케줄링: 불필요한 자리채움 없이, 실시간으로 배치 상태를 교체하며 최대 처리량 유지
이 원리들은 vLLM, HuggingFace 등 최신 AI 챗봇 엔진에 필수적으로 적용되어 있고, 관련 연구도 활발히 진행 중입니다. SWAN이나 KV-Efficient 등은 추가로 캐시 압축 및 메모리 관리에 혁신을 더하고 있죠.
실제 서비스에서 '연속 배칭'은 어떤 가치가 있을까?
동시 사용자 폭주에도 끊김 없는 응답: ChatGPT가 수천~만 명의 동시 접속 요청을 잘 감당하는 배경엔 바로 이 기술이 있습니다.
장문 입력도 문제없음: 요약, 문서 분석, 코드 리뷰 등에서 자유자재로 긴 입력 처리 가능!
클라우드 및 온프레미스 응용에 최적: GPU, NPU 등 다양한 하드웨어 환경에서도 확장성, 비용 효율 동일하게 유지!
실용적 조언: 앞으로 연속 배칭은 AI 개발의 기본!
이제 연속 배칭은 단순한 '최적화'가 아닌, AI 서비스 설계의 표준으로 자리잡고 있습니다. 예전엔 배치 크기, 패딩, 자원 할당 등 '노가다'로 설계했지만, 지금은 프레임워크들이 자동으로 배치 내 역동적 흐름을 관리해줍니다.
즉, AI 엔지니어라면 KV 캐시, 청크드 프리필, 배칭 마스크, 동적 스케줄링의 원리를 제대로 이해하고, 실제 모델 서빙 구조를 검증하고 튜닝하는 역량까지 갖추는 것이 앞으로 필수입니다.
매번 새로운 씬(Scene)이 만들어지고, 입력마다 길이도 제각각, 상황도 다르지만—어떻게든 효율적으로 연결하는 연속 배칭의 발상. 바로 이것이 미래 AI 서비스를 더 빠르고, 더 많은 사람에게, 더 저렴하게 제공하는 비결이 아닐까요?
참고
[1] Continuous batching from first principles - Hugging Face
[2] A Survey on Inference Engines for Large Language Models: Perspectives on Optimization and Efficiency - arXiv
[3] How LLM Inference Works - Arpit Bhayani
[4] Why AI Inference, Not Training, is the Next Great Engineering Challenge - Unite.AI
[5] 「連続バッチ処理」とは何か？最新LLMサービスを支える仕組みを徹底解説 - 批評家GPTブログ
[6] SWAN: Sparse Winnowed Attention for Reduced Inference Memory via Decompression-Free KV-Cache Compression - arXiv
[7] KV-Efficient VLA: A Method to Speed up Vision Language Models with RNN-Gated Chunked KV Cache - arXiv
[8] Introduction to distributed inference with llm-d - Red Hat Developer