Llm-inference

Published on
2026년 4월 14일
LLM 추론 최적화 완전 가이드 2025: vLLM, TensorRT-LLM, KV Cache, Speculative Decoding
llm-inference vllm tensorrt-llm kv-cache speculative-decoding quantization batching serving gpu-optimization 2026-04 2026-04-14
LLM 추론 최적화의 모든 것! vLLM(PagedAttention), TensorRT-LLM(FP8/INT4), KV Cache 관리, Speculative Decoding, Continuous Batching, FlashAttention, 양자화(GPTQ/AWQ/GGUF), 모델 서빙(Triton/vLLM/TGI), GPU 메모리 최적화, 비용 분석.
Published on
2026년 3월 1일
vLLM을 넘어선 새로운 왕좌: SGLang이 LLM 인퍼런스의 판도를 바꾸는 5가지 이유
sglang llm-inference vllm radix-attention serving gpu performance deep-learning structured-generation disaggregation
SGLang의 RadixAttention 기반 KV 캐시 관리, 29% 처리량 우위의 하이퍼 스페셜라이즈드 설계, 4000라인 Python Zero-Overhead 스케줄러, Prefill-Decode Disaggregation, Compressed FSM 기반 구조화된 생성까지 — vLLM을 넘어 차세대 LLM 인퍼런스 표준으로 부상한 SGLang의 5가지 혁신을 심층 분석한다.

LLM 추론 최적화 완전 가이드 2025: vLLM, TensorRT-LLM, KV Cache, Speculative Decoding