LLM - 캐시

(개념) 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 애플리케이션에서 요청 및 응답 데이터를 저장하고 재활용하여 비용과 지연 시간을 줄이는 중요한 구성 요소

 

LangChain - Cache,  https://rfriend.tistory.com/845

(역할)

- 사용자 요청과 생성 결과를 저장하고 재활용
- 비용과 지연 시간 감소

 

(주요기능)

1. 요청-응답 저장: 동일/유사 요청에 캐시된 결과 반환
2. 비용 절감: 모델 호출 횟수 감소
3. 응답 속도 향상: 지연 시간 최소화
4. 중복 작업 방지: 리소스 효율적 사용

 

 

 

구분	[설명]
캐싱 정책	- 저장 기준 설정(예: 동일성, 유사성)
	- 만료 정책(TTL) 도입
요청 유사성 판단	- 단순 문자열 비교 외에 의미적 유사성 판단(예: 임베딩 비교)
캐시 크기 관리	- 저장 공간 제한 시 오래되거나 덜 사용되는 데이터 삭제
데이터 일관성	- 캐시된 응답의 최신 상태 검증 및 갱신 메커니즘 필요

 

 

LangChain에서 지원하는 캐시 기법과 각 기법의 특징

캐시 기법	[설명]	특징 및 활용 사례
Memory Cache	메모리에 캐시를 저장하는 가장 간단한 형태	- 반복적인 요청에 효과적
		- 애플리케이션 종료 시 데이터 손실
		- 짧은 시간 동안 유용
SQLite Cache	로컬 파일 시스템에 캐시 데이터를 저장	- 애플리케이션 재시작 후에도 데이터 유지
		- 가벼운 애플리케이션에 적합
SQLAlchemy Cache	SQLAlchemy를 이용해 관계형 데이터베이스에 캐시 저장	- 다양한 관계형 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL 등) 지원
		- 확장성과 안정성 제공
Elasticsearch Cache	대규모 분산 환경에서 데이터를 효과적으로 캐시	- 빠른 검색 및 대규모 데이터 관리 가능
		- 분산 환경에서 유용
Redis Cache	고성능 메모리 기반 캐시 시스템	- 초고속 데이터 접근
		- 실시간 처리 및 대규모 애플리케이션에 적합

 

LLM 캐시의 장점

항목	장점
비용 절감	- LLM 호출 횟수 감소로 클라우드 비용 절감
응답 속도 향상	- 캐시에서 직접 결과를 반환하여 지연 시간 대폭 감소
성능 최적화	- 대량 요청 처리 시 시스템 부담 완화
효율성	- 동일/유사 요청에 대해 중복 작업 방지

 

구현 시 고려 사항

항목	내용
캐싱 기준	- 정확히 일치하거나 유사한 요청에 대해 캐시 활용
TTL 설정	- 데이터의 만료 시간 설정을 통해 불필요한 캐시 데이터 제거
임베딩 활용	- 의미적 유사성을 판단하기 위해 요청 데이터를 임베딩으로 변환 후 비교
LRU(Least Recently Used)	- 오래 사용되지 않은 데이터부터 삭제하여 캐시 크기 관리
검증 및 갱신	- 캐시된 응답이 최신 상태인지 검증하고 필요한 경우 업데이트

 

캐시 구현 예시

LangChain을 사용한 간단한 메모리 캐시 구현 예시:

 

LLM 캐싱 기술의 최신 연구 동향

 

1. 캐시 최적화 기술

기술	[설명]	장점
KCache	- 메모리 병목 현상을 해결하기 위한 기술 - HBM(High Bandwidth Memory)과 CPU 메모리를 조합하여 효율적 캐싱 구현 - GPU로 필요한 데이터만 복사	- 시스템 처리량 40% 이상 향상 - 메모리 효율성 극대화 - 높은 정확도 유지
CAG (Cache-Augmented Generation)	- RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 한계를 극복하기 위한 기술 - 확장된 컨텍스트 윈도우(최대 128,000 토큰) - KV 캐시로 추론 상태 최적화	- 긴 문맥을 다룰 수 있는 능력 - 사전 로딩 데이터 기반 추론으로 속도와 정확도 향상

 

2. 캐시 구현 방식

캐시 방식	[설명]	장점
메모리 기반 캐시	- 짧은 시간 동안의 반복 요청 처리에 적합 - 메모리에 데이터를 저장	- 빠른 응답 속도 - 간단한 구현 - 작은 규모의 애플리케이션에 적합
Semantic Cache	- 의미적으로 유사한 질의 결과를 재사용 - 임베딩을 활용한 유사성 비교	- 비용 최적화 - 지연 시간 개선 - 일관된 응답 품질 유지

 

 

성능 최적화 전략

 

1. 시스템 보호 전략

전략	[설명]	효과
재순위화 캐시 활용	- 중요도가 높은 요청을 우선 처리	- 응답 품질 유지 - 시스템 과부하 방지
디그러데이션 모드	- 고부하 시 LLM 대신 선형 모델 사용	- 계산 리소스 절약 - 최소한의 응답 유지
스로틀링 모드	- 허용량 초과 시 요청을 거부하거나 "결과 없음" 반환	- 시스템 안정성 보장

 

2. 분산 처리 최적화

기술	[설명]	장점
이기종 가속기 지원	- 다양한 하드웨어(GPU, TPU 등)를 활용하여 작업 부하 분산	- 하드웨어 자원의 효율적 활용 - 처리량 향상
멀티-GPU 환경 최적화	- 여러 GPU 간 데이터 분배 및 협력 작업 수행	- 처리 속도 증가 - 대규모 요청 처리 가능
분산 캐시 시스템 구축	- 분산 환경에서 캐시를 공유하여 데이터 접근 시간 단축	- 확장성과 신뢰성 향상 - 대규모 데이터 관리 용이