피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
Autoregressive Generation 구조로 인한 Output 비용 4배 증가 및 KV Cache 최적화
Part 8 — Token-by-Token: Why AI Generates Text One Word at a Time (And Why It Costs 4x More)
AI 요약
Context
Transformer 아키텍처의 Parallel 처리 방식과 달리, 텍스트 생성 단계에서는 이전 토큰이 다음 토큰의 입력이 되는 순차적 구조를 가짐. 이로 인해 발생하는 Sequential Forward Pass의 오버헤드가 Output 비용 상승과 응답 지연의 근본 원인으로 작용함.
Technical Solution
- Autoregressive Generation 방식을 통한 이전 출력 토큰을 다음 예측의 컨텍스트로 재귀적으로 활용하는 설계
- Softmax 활성 함수를 이용해 전체 Vocabulary에 대한 확률 분포를 생성하고 최적의 Token을 선택하는 메커니즘 적용
- 모든 생성 단계에서 전체 컨텍스트를 재연산하는 Quadratic 연산 복잡도 해결을 위해 KV Cache 도입
- Attention 연산 중 생성된 Key(K) 및 Value(V) 벡터를 GPU 메모리에 저장하여 중복 계산을 제거한 최적화 수행
- TTFT(Time To First Token) 단축 및 사용자 인지 속도 개선을 위한 Streaming UI 아키텍처 채택
실천 포인트
- API 비용 최적화를 위해 Output 토큰 수를 제한하는 Max Tokens 설정 검토 - 사용자 경험 개선을 위해 stream=True 설정을 통한 TTFT 최소화 및 Streaming UI 구현 - GPU 메모리 사용량과 KV Cache 크기 간의 Trade-off 분석을 통한 서빙 인스턴스 최적화