vLLM이란 무엇인가요?

vLLM은 대규모 언어 모델의 추론 속도를 극대화하고 메모리 효율을 높인 서빙 라이브러리.

vLLM은 어떤 상황에서 사용하나요?

vLLM은 대규모 트래픽 LLM 서비스 운영, 실시간 저지연 챗봇 및 어시스턴트 구축, FP8 활용 비용 절감형 추론 인프라 구성 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

vLLM의 주요 기능은 무엇인가요?

vLLM의 핵심 기능으로는 PagedAttention 기반 KV 캐시 메모리 최적화, 비동기 스케줄러로 TTFT(첫 토큰 지연) 감소, 지속적 배칭(Continuous Batching)으로 처리량 극대화 등이 있습니다.

브이LLM

vLLM

대규모 언어 모델의 추론 속도를 극대화하고 메모리 효율을 높인 서빙 라이브러리

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웹사이트 방문하기vllm.ai

검증된 사실

최신 버전: v0.23.02026-05-15
GitHub: ★ 80,759
최근 변경: 2026-05-15 v0.21.0 릴리스: Hybrid Memory Allocator(HMA) 통합, DeepSeek-R1/Kimi-K25용 TOKENSPEED_MLA 백엔드 추가, MiMo-V2.5·Moondrea

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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2026-06-20 확인

가격 정보

무료시작 가격: 무료

Apache License 2.0 기반의 오픈 소스 프로젝트로 누구나 무료로 사용할 수 있다. 별도의 유료 구독 모델은 없으며 사용자가 직접 GPU 인프라를 구축하여 운영하는 방식이다. 고성능 LLM 추론 및 서빙에 최적화되어 있다.

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최근 업데이트와 소식

소식2026-05-15
2026-03 v0.18.0 릴리스: gRPC 서빙(--grpc 플래그), GPU 기반 NGram Speculative Decoding, FlexKV 캐시 오프로...
2026-03 v0.18.0 릴리스: gRPC 서빙(--grpc 플래그), GPU 기반 NGram Speculative Decoding, FlexKV 캐시 오프로드 백엔드 추가.
소식2026-05-15
v0.21.0 릴리스: Hybrid Memory Allocator(HMA) 통합, DeepSeek-R1/Kimi-K25용 TOKENSPEED_MLA 백엔드 추가,...
v0.21.0 릴리스: Hybrid Memory Allocator(HMA) 통합, DeepSeek-R1/Kimi-K25용 TOKENSPEED_MLA 백엔드 추가, MiMo-V2.5·Moondream3 등 신규 아키텍처 지원.
버전 업데이트2026-04-02
v0.19.0 릴리스: Gemma 4(E2B/E4B/26B MoE/31B Dense) 당일 지원, 비동기 스케줄러 기본 활성화, Model Runner V2 도입...
v0.19.0 릴리스: Gemma 4(E2B/E4B/26B MoE/31B Dense) 당일 지원, 비동기 스케줄러 기본 활성화, Model Runner V2 도입.

소개AI 요약

vLLM은 거대언어모델(LLM)의 추론 성능을 극대화하기 위해 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. UC 버클리 연구진이 개발한 'PagedAttention' 기술을 도입하여 KV 캐시 메모리 낭비를 획기적으로 줄였으며, 기존 시스템 대비 최대 24배 높은 처리량(Throughput)을 제공합니다. 지속적 배칭(Continuous Batching)과 다양한 하드웨어 가속을 지원하며, 2026년에는 Gemma 4, MiMo-V2.5 등 최신 모델 지원과 Hybrid Memory Allocator(HMA)를 포함한 v0.21.0까지 활발히 릴리스되고 있습니다.

활용 워크플로우

입력

Hugging Face 모델 가중치 (Safetensors)OpenAI 호환 REST API 요청 (Prompt)LoRA 어댑터 및 가중치 파일엔진 구성 설정 (GPU 활용률, Quantization 설정)

브이LLM

Engine Initialization: 모델 가중치 로드 및 KV 캐시 메모리 사전 할당(Profiling)Continuous Batching Scheduler: 유입되는 요청을 정지 없이 즉시 배치에 포함PagedAttention Execution: 물리적으로 분산된 KV 캐시를 논리적 블록으로 관리하여 메모리 낭비 제거Tensor Parallelism: Ray/NCCL을 통한 다중 GPU 분산 연산 처리Speculative Decoding: 초안 모델(Draft Model)을 활용한 토큰 생성 속도 가속화

출력

Streaming 토큰 응답 (Server-Sent Events)OpenAI 호환 JSON 응답 객체Prometheus 기반 시스템 메트릭 (Throughput, Latency)토큰 로그 확률(Logprobs) 및 생성 통계

분산 추론 모드

단일 GPU 메모리를 초과하는 모델을 위해 Ray 프레임워크 기반 Tensor Parallelism 가동

메모리 최적화 모드

FP8, AWQ, GPTQ 등 양자화 기법을 적용하여 메모리 사용량 절감 및 처리량 극대화

Multi-LoRA 서빙

하나의 베이스 모델에 여러 LoRA 어댑터를 동시 로드하여 다양한 작업 처리

핵심 차별점: PagedAttention 기술을 통해 KV 캐시의 단편화를 제거하고 메모리 활용률을 96% 이상으로 끌어올려 처리량을 극대화함