NVIDIA TensorRT-LLM을 사용한 LLM 추론 벤치마킹 및 성능 튜닝 완벽 가이드

⏱️ 예상 읽기 시간: 15분

서론

대규모 언어 모델(LLM)의 실제 배포에서 가장 중요한 과제 중 하나는 추론 성능 최적화입니다. NVIDIA TensorRT-LLM은 이러한 도전을 해결하기 위한 강력한 도구로, 최대 8배까지 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다.

이 가이드에서는 TensorRT-LLM의 핵심 최적화 기법부터 실제 벤치마킹 방법, 그리고 프로덕션 환경에서의 성능 튜닝까지 포괄적으로 다루겠습니다.

TensorRT-LLM 개요

핵심 기능

NVIDIA TensorRT-LLM은 대규모 언어 모델의 추론을 최적화하기 위해 설계된 Python API입니다. 주요 특징:

• 커널 융합(Kernel Fusion): 여러 연산을 하나로 합쳐 오버헤드 감소
• 양자화(Quantization): FP4, FP8 등 저정밀도 연산 지원
• In-flight Batching: 동적 배치 처리로 처리량 극대화
• 페이지 어텐션(Paged Attention): 메모리 효율성 향상

지원 아키텍처

# 지원 GPU 아키텍처
Architecture:
  - NVIDIA H100 Tensor Core GPU
  - NVIDIA H200 Tensor Core GPU
  - NVIDIA B200 Tensor Core GPU
  - NVIDIA A100 Tensor Core GPU
  - NVIDIA L40S GPU
  - NVIDIA RTX 4090/4080 (소규모 모델)

핵심 최적화 기법

1. Prefill 및 KV Cache 최적화

KV Cache Early Reuse

시스템 프롬프트를 사용자 간 재사용하여 첫 번째 토큰까지의 시간(TTFT)을 최대 5배 단축:

# TensorRT-LLM 설정 예시
llm_config = {
    'kv_cache_early_reuse': True,
    'kv_cache_free_gpu_mem_fraction': 0.95,
    'enable_chunked_prefill': True,
    'chunked_prefill_size': 512
}

Chunked Prefill

대용량 입력을 작은 청크로 분할하여 GPU 활용도 향상:

# Chunked Prefill 설정
chunked_prefill_config = {
    'enable_chunked_prefill': True,
    'chunked_prefill_size': 512,  # 청크 크기 조정
    'use_paged_context_fmha': True
}

2. 디코딩 최적화

Speculative Decoding

작은 드래프트 모델과 큰 타겟 모델을 조합하여 처리량 최대 3.6배 향상:

# Speculative Decoding 설정
speculative_config = {
    'use_draft_model': True,
    'draft_model_path': '/path/to/draft/model',
    'target_model_path': '/path/to/target/model',
    'max_draft_tokens': 5
}

Multiblock Attention

긴 시퀀스 처리를 위한 GPU 활용도 최적화:

# Multiblock Attention 설정
attention_config = {
    'use_multiblock_attention': True,
    'multiblock_attention_num_blocks': 4,
    'max_seq_len': 32768  # 긴 컨텍스트 지원
}

3. 양자화 최적화

FP8 양자화

메모리 사용량과 계산 시간을 크게 줄이면서 정확도 유지:

# FP8 양자화 설정
quantization_config = {
    'dtype': 'fp8',
    'kv_cache_dtype': 'fp8',
    'quantization_mode': 'fp8',
    'use_smooth_quant': True
}

FP4 양자화

극한 메모리 효율성을 위한 4비트 양자화:

# FP4 양자화 설정
fp4_config = {
    'dtype': 'fp4',
    'weight_only_precision': 'fp4',
    'kv_cache_dtype': 'fp8',  # KV Cache는 FP8 사용
    'quantization_mode': 'fp4'
}

벤치마킹 도구 및 방법

1. trtllm-bench 사용법

TensorRT-LLM 공식 벤치마킹 도구:

# 기본 벤치마킹 실행
trtllm-bench --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
    throughput \
    --dataset synthetic_dataset.txt \
    --backend pytorch \
    --extra_llm_api_options config.yml

벤치마킹 설정 파일 예시

# config.yml
use_cuda_graph: true
cuda_graph_padding_enabled: true
cuda_graph_batch_sizes: [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024]
kv_cache_free_gpu_mem_fraction: 0.95
max_num_sequences: 1024

2. 합성 데이터셋 생성

# 벤치마킹용 합성 데이터셋 생성
python benchmarks/cpp/prepare_dataset.py \
    --tokenizer meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
    --stdout token-norm-dist \
    --num-requests 1000 \
    --input-mean 1024 \
    --output-mean 2048 \
    --input-stdev 0 \
    --output-stdev 0 > benchmark_dataset.txt

3. GenAI-Perf를 활용한 고급 벤치마킹

# GenAI-Perf 설치 및 실행
docker run -it --net=host --gpus=all \
    -v $PWD:/workdir \
    nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.12-py3-sdk

# 벤치마킹 실행
genai-perf profile \
    -m meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
    --endpoint-type chat \
    --service-kind openai \
    --streaming \
    -u localhost:8000 \
    --synthetic-input-tokens-mean 1024 \
    --synthetic-input-tokens-stddev 10 \
    --concurrency 32 \
    --output-tokens-mean 2048 \
    --tokenizer meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
    --measurement-interval 30000

실제 성능 벤치마크 결과

GPU별 성능 비교

Llama 3.1 8B FP8 모델 (토큰/초)

GPU	ISL 128, OSL 128	ISL 128, OSL 2048	ISL 1024, OSL 2048
H200 141GB	28,447	23,295	16,971
H100 80GB	27,569	22,004	13,374
B200	35,000+	30,000+	20,000+

Llama 3.1 70B FP8 모델 (토큰/초)

GPU	TP Size	ISL 128, OSL 128	ISL 128, OSL 2048
H200	1	3,658	4,351
H200	2	6,478	8,450
H200	4	10,466	13,439
H200	8	15,555	20,751

최적화 기법별 성능 향상

# 성능 향상 측정 예시
optimization_results = {
    'baseline': 1000,  # 토큰/초
    'fp8_quantization': 1440,  # +44%
    'speculative_decoding': 3600,  # +260%
    'chunked_prefill': 1200,  # +20%
    'kv_cache_reuse': 5000,  # +400% (TTFT 개선)
    'multiblock_attention': 3000,  # +200% (긴 시퀀스)
}

실제 배포 시나리오

1. Kubernetes 환경에서의 오토스케일링

# TensorRT-LLM HPA 설정
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: tensorrt-llm-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: tensorrt-llm-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: triton:queue_compute:ratio
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1000m

2. 프로덕션 배포 설정

# 프로덕션 최적화 설정
production_config = {
    'max_batch_size': 64,
    'max_input_len': 4096,
    'max_output_len': 2048,
    'max_beam_width': 4,
    'engine_dir': '/opt/tensorrt_llm/engines',
    'tokenizer_dir': '/opt/models/tokenizer',
    'kv_cache_free_gpu_mem_fraction': 0.9,
    'use_cuda_graph': True,
    'cuda_graph_batch_sizes': [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64],
    'enable_trt_overlap': True,
    'exclude_input_in_output': True
}

성능 튜닝 전략

1. 메모리 최적화

# 메모리 사용량 최적화
memory_config = {
    'kv_cache_free_gpu_mem_fraction': 0.95,  # KV Cache 메모리 비율
    'use_paged_kv_cache': True,  # 페이지 기반 KV Cache
    'kv_cache_block_size': 16,  # 블록 크기 조정
    'max_num_sequences': 1024,  # 최대 시퀀스 수
    'remove_input_padding': True  # 입력 패딩 제거
}

2. 배치 처리 최적화

# 동적 배치 처리 설정
batch_config = {
    'batch_scheduler_policy': 'max_utilization',
    'max_queue_delay_microseconds': 100000,
    'preserve_original_output_order': False,
    'batching_type': 'inflight_fused_batching',
    'decoding_mode': 'auto'
}

3. 다중 GPU 최적화

# Multi-GPU 설정
multi_gpu_config = {
    'tensor_parallel_size': 4,  # 텐서 병렬화
    'pipeline_parallel_size': 2,  # 파이프라인 병렬화
    'world_size': 8,  # 총 GPU 수
    'tp_size': 4,
    'pp_size': 2,
    'gpus_per_node': 8,
    'use_custom_all_reduce': True
}

성능 모니터링 및 분석

1. 핵심 메트릭 추적

# 성능 메트릭 수집 예시
def collect_performance_metrics():
    metrics = {
        'throughput_tokens_per_second': monitor_throughput(),
        'latency_ms': {
            'ttft': measure_time_to_first_token(),
            'tpot': measure_time_per_output_token(),
            'e2e': measure_end_to_end_latency()
        },
        'resource_utilization': {
            'gpu_utilization': get_gpu_utilization(),
            'memory_usage': get_memory_usage(),
            'kv_cache_usage': get_kv_cache_usage()
        },
        'queue_metrics': {
            'queue_time': get_queue_time(),
            'compute_time': get_compute_time(),
            'queue_to_compute_ratio': get_queue_compute_ratio()
        }
    }
    return metrics

2. 성능 분석 도구

# NVIDIA profiling 도구 활용
nsys profile --trace=cuda,nvtx python inference_script.py
ncu --metrics all python inference_script.py

문제 해결 가이드

1. 메모리 부족 문제

# OOM 문제 해결 방법
def handle_oom_issues():
    solutions = {
        'reduce_batch_size': 'max_batch_size를 줄입니다',
        'lower_kv_cache_fraction': 'kv_cache_free_gpu_mem_fraction을 0.8로 감소',
        'enable_offloading': 'CPU 오프로딩 활성화',
        'use_quantization': 'FP8 또는 FP4 양자화 적용',
        'reduce_max_sequence_length': '최대 시퀀스 길이 제한'
    }
    return solutions

2. 성능 저하 문제

# 성능 저하 진단 및 해결
def diagnose_performance_issues():
    checklist = {
        'gpu_utilization': 'GPU 활용도가 90% 미만인가?',
        'memory_bandwidth': '메모리 대역폭이 제한 요인인가?',
        'batch_size': '배치 크기가 최적화되었는가?',
        'sequence_length': '시퀀스 길이가 균등한가?',
        'quantization': '양자화가 적절히 적용되었는가?'
    }
    return checklist

최신 기술 동향

1. 새로운 최적화 기법

# 최신 최적화 기법들
advanced_optimizations = {
    'medusa_decoding': {
        'description': 'Medusa 스펙큘러티브 디코딩',
        'performance_gain': '1.9x throughput improvement',
        'use_case': 'Llama 3.1 모델에 최적화'
    },
    'eagle_decoding': {
        'description': 'Eagle 스펙큘러티브 디코딩',
        'performance_gain': '2.5x throughput improvement',
        'use_case': '긴 시퀀스 생성에 효과적'
    },
    'lookahead_decoding': {
        'description': 'Lookahead 디코딩',
        'performance_gain': '1.8x throughput improvement',
        'use_case': '일반적인 텍스트 생성 작업'
    }
}

2. 하드웨어 최적화

# 차세대 GPU 아키텍처 활용
gb200_optimizations = {
    'nvlink_switch': 'NVLink Switch 시스템으로 32개 GPU 연결',
    'fp4_tensor_cores': '5세대 Tensor Core의 FP4 지원',
    'hbm3e_memory': '8TB/s 메모리 대역폭',
    'transformer_engine': '2세대 Transformer Engine'
}

비용 최적화 전략

1. 클라우드 환경 최적화

# 클라우드 비용 최적화
cloud_optimization = {
    'spot_instances': 'Spot 인스턴스로 70% 비용 절감',
    'auto_scaling': 'HPA로 필요시에만 확장',
    'mixed_precision': 'FP8 사용으로 메모리 비용 절감',
    'model_sharing': '단일 모델로 여러 서비스 지원',
    'efficient_batching': '배치 처리로 처리량 극대화'
}

2. 온프레미스 환경 최적화

# 온프레미스 효율성 향상
onprem_optimization = {
    'gpu_utilization': 'GPU 활용도 90% 이상 유지',
    'power_management': '동적 전력 관리로 전력 비용 절감',
    'thermal_management': '열 관리로 하드웨어 수명 연장',
    'workload_scheduling': '워크로드 스케줄링으로 리소스 효율성 향상'
}

실전 적용 사례

1. 대화형 AI 서비스

# 챗봇 서비스 최적화 설정
chatbot_config = {
    'max_input_len': 4096,
    'max_output_len': 1024,
    'max_batch_size': 32,
    'streaming': True,
    'use_cuda_graph': True,
    'enable_chunked_prefill': True,
    'kv_cache_reuse': True,  # 대화 컨텍스트 재사용
    'speculative_decoding': True
}

2. 코드 생성 서비스

# 코드 생성 최적화 설정
code_generation_config = {
    'max_input_len': 8192,  # 긴 코드 컨텍스트
    'max_output_len': 4096,
    'max_batch_size': 16,
    'temperature': 0.1,  # 결정적 생성
    'top_p': 0.9,
    'repetition_penalty': 1.1,
    'use_multiblock_attention': True,  # 긴 시퀀스 처리
    'quantization': 'fp8'
}

결론

NVIDIA TensorRT-LLM은 대규모 언어 모델의 추론 성능을 극대화하기 위한 포괄적인 최적화 솔루션을 제공합니다. 이 가이드에서 다룬 주요 포인트들을 요약하면:

핵심 성공 요소

1. 적절한 양자화 전략: 모델 크기와 정확도 요구사항에 따른 FP8/FP4 선택
2. 메모리 최적화: KV Cache 관리와 페이지 어텐션 활용
3. 배치 처리 최적화: 동적 배치 스케줄링과 in-flight batching
4. 하드웨어 활용 극대화: 다중 GPU 병렬화와 CUDA Graph 활용

성능 향상 기대 효과

• 처리량: 기존 대비 최대 8배 향상
• 응답 시간: TTFT 최대 5배 단축
• 메모리 효율성: 양자화를 통한 40-60% 메모리 절약
• 비용 효율성: 클라우드 환경에서 70% 이상 비용 절감 가능

프로덕션 환경에서 TensorRT-LLM을 성공적으로 적용하기 위해서는 지속적인 모니터링과 튜닝이 필요하며, 워크로드 특성에 맞는 최적화 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

앞으로 더 발전된 최적화 기법들과 차세대 GPU 아키텍처를 통해 LLM 추론 성능은 계속해서 향상될 것으로 예상됩니다.