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RAM Coffers: NUMA-Aware LLM Inference — Why Hardware Topology Still Matters
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NUMA-Aware 설계로 Cross-node 지연 제거 및 처리량 40-60% 개선

RAM Coffers: NUMA-Aware LLM Inference — Why Hardware Topology Still Matters

BossChaos2026년 5월 22일2분advanced

AI 요약

Context

Multi-socket 서버 환경에서 CPU별 독립 메모리 뱅크 구조인 NUMA Topology로 인한 병목 발생. Interconnect를 통한 원격 메모리 접근 시 로컬 접근 대비 2-3배의 지연 시간이 소요되는 구조적 한계 존재.

Technical Solution

  • 하드웨어 초기화 단계에서의 NUMA Topology 자동 감지를 통한 메모리 배치 최적화
  • Model Weights를 적절한 NUMA Node의 로컬 메모리 뱅크에 분산 할당하여 Interconnect 트래픽 최소화
  • Inference Threads를 해당 메모리가 위치한 CPU Core에 고정하는 Thread Pinning 적용
  • Beacon Protocol 기반의 Hardware Attestation을 통해 하드웨어 지문 및 연산 기여도 검증
  • Enterprise Surplus Hardware의 가용 RAM을 활용한 대규모 파라미터 모델의 온램(On-RAM) 추론 구현

실천 포인트

1. Multi-socket 서버 사용 시 `numactl --hardware`로 메모리 토폴로지 확인

2. 메모리 집약적 작업 시 Thread Affinity 설정을 통해 Context Switching 및 Remote Memory Access 최소화

3. 대규모 모델 로딩 시 NUMA Node별 메모리 할당 전략 수립

태그

#LLM-Inference#Memory Locality#Thread Pinning#Hardware Topology#NUMA
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