대규모 언어모델(LLM) 추론 환경에서 vLLM과 같은 고성능 엔진은 PagedAttention 기법을 활용해 GPU 메모리(VRAM)를 효율적으로 사용합니다. 하지만 클라이언트 연결이 예기치 않게 끊기거나(ungraceful disconnect) 메모리 단편화가 발생할 경우, 물리적 VRAM은 할당된 상태로 남아있지만 실제로는 사용되지 않는 'KV 캐시 누수(leak)' 현상이 발생할 수 있습니다. 기존의 GPU 모니터링 도구인 nvidia-smi나 nsys는 이러한 논리적 누수를 감지하지 못해, VRAM이 가득 찼음에도 원인을 알 수 없는 문제로 서비스 중단이 발생하는 경우가 잦았습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 'kvcachescope'는 vLLM 및 SGLang과 같은 PagedAttention 기반 추론 엔진의 핵심인 BlockSpaceManager에 직접 연결(hooking)하여 작동합니다. 이 도구는 물리적 VRAM 할당만을 보여주는 기존 방식과 달리, 내부의 논리적 블록 테이블, 가상 토큰 인덱스, 참조 카운트, 프리픽스 캐싱(prefix caching) 라딕스 트리(radix tree) 등 엔진의 메모리 관리 상태를 실시간으로 시각화합니다. 이를 통해 웹 UI에서 2D 물리 블록 그리드 매트릭스, 가상 토큰-블록 테이블 시각화, 그리고 '인질(Hostage)' 또는 '누수된(Leaked)' 시퀀스 탐지 기능을 제공하여 VRAM 누수의 근본 원인을 파악하고 해결할 수 있도록 돕습니다.
kvcachescope는 프로덕션 환경에서 VRAM 누수를 진단하고 '재할당(reclaim)' 엔드포인트를 통해 누수된 블록을 모델 재시작 없이 회수할 수 있게 합니다. 또한, CI/CD 파이프라인에 통합하여 새로운 코드 변경이 메모리 누수를 유발하는지 자동으로 검증하고, 허용 오차를 초과하는 누수가 발생하면 테스트를 실패 처리하여 배포 전 문제를 발견할 수 있습니다. 이 외에도 블록 크기 최적화, 테일 슬랙(tail slack) 공간 측정, 그리고 Perfetto 트레이스(trace) 내보내기를 통한 하드웨어 정렬 검증 등 다양한 활용 사례를 제공하여 LLM 추론 시스템의 안정성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 LLM 서비스 운영자들이 겪는 고질적인 VRAM 관리 문제를 해결하고, 비용 효율적인 운영을 가능하게 하는 중요한 진전입니다.