[vLLM] Renderer & Tokenizer: 모델별 입력 파이프라인vLLM의 Renderer와 Tokenizer 레지스트리가 다양한 모델의 입력 형식을 처리하는 구조를 분석한다.#vllm#tokenizer#renderer#multimodal2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] OutputProcessor: 출력 후처리 및 디토크나이징vLLM의 OutputProcessor가 엔진 출력을 사용자에게 전달 가능한 형태로 변환하는 과정을 분석한다.#vllm#output-processing#detokenization#streaming2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] InputProcessor: 입력 전처리 파이프라인vLLM v1 엔진의 InputProcessor가 사용자 프롬프트를 EngineCoreRequest로 변환하는 전체 파이프라인을 분석한다.#vllm#input-processing#tokenization#multimodal2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Pooling Tasks: 임베딩, 분류, 스코어링vLLM이 생성 태스크 외에 임베딩, 분류, 스코어링을 지원하는 Pooling 시스템의 구조를 분석한다.#vllm#embedding#pooling#classification2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] 오프라인 LLM API: 배치 추론 Python APIvLLM의 LLM 클래스를 통한 오프라인 배치 추론 API의 내부 구조를 분석한다.#vllm#offline-inference#batch-processing#python-api2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] OpenAI 호환 API 서버: FastAPI 기반 HTTP 서빙vLLM이 OpenAI API와 호환되는 HTTP 서버를 FastAPI로 구축하는 방법을 코드 레벨에서 분석한다.#vllm#openai#fastapi#serving2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] KV Transfer Connectors: KV 캐시 전송 프레임워크vLLM v1의 KV Transfer Connector 프레임워크를 분석한다. Prefill-Decode 분리, KV 캐시 오프로딩, NIXL 원격 전송 등 다양한 KV 전송 전략을 지원하는 추상화 계층을 살펴본다.#vllm#KV cache#distributed#disaggregated serving#connector2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Context Parallelism: 컨텍스트 병렬화vLLM의 Decode Context Parallelism(DCP) 구현을 분석한다. All-to-All 통신으로 어텐션 출력과 LSE를 교환하고 Triton 커널로 결합하는 방법을 코드 레벨에서 살펴본다.#vllm#context parallelism#distributed#all-to-all#triton2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Mamba (SSM): 선형 시간 복잡도 시퀀스 모델링vLLM의 Mamba SSM attention backend 구현을 분석한다. Transformer의 이차 복잡도를 넘어 선형 시간에 시퀀스를 처리하는 Mamba의 상태 관리, 프리픽스 캐싱, 투기적 디코딩 지원을 살펴본다.#vllm#mamba#SSM#state space model#attention backend2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] N-gram & Suffix Decoding: 모델 프리 드래프트별도 모델 없이 입력 시퀀스의 패턴만으로 드래프트 토큰을 생성하는 N-gram Proposer와 Suffix Decoding의 vLLM 구현을 분석한다.#vllm#speculative decoding#ngram#suffix decoding#numba2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Medusa: 다중 예측 헤드 투기적 디코딩Medusa 투기적 디코딩의 vLLM 구현을 분석한다. 타겟 모델의 hidden state에서 다중 헤드로 드래프트 토큰을 생성하여 디코딩을 가속하는 방법을 코드 레벨에서 살펴본다.#vllm#speculative decoding#medusa#LLM acceleration2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] CUDA Graphs: 커널 런칭 오버헤드 제거vLLM이 CUDA Graph를 활용하여 디코드 단계의 커널 런칭 오버헤드를 제거하는 방법을 CUDAGraphWrapper와 GPUModelRunner 코드 레벨에서 분석한다.#vllm#CUDA graphs#optimization#GPU#kernel launch2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] torch.compile 통합: PyTorch 컴파일러vLLM이 torch.compile을 어떻게 통합하여 모델 포워드 패스를 최적화하는지, 커스텀 백엔드와 Piecewise 컴파일 전략을 코드 레벨에서 분석한다.#vllm#torch.compile#compilation#inductor#optimization2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] GPUModelRunner: GPU 모델 포워드 패스vLLM v1의 GPUModelRunner가 스케줄러 출력을 받아 GPU에서 모델을 실행하고, KV 캐시 관리, CUDA 그래프 캡처, speculative decoding까지 처리하는 과정을 코드 레벨에서 분석한다.#vllm#GPU#model runner#forward pass#CUDA2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] EngineCore: 핵심 실행 루프vLLM v1 EngineCore의 스케줄링-실행-업데이트 루프를 코드 레벨에서 분석한다. 별도 프로세스에서 돌아가는 이 엔진의 step() 함수가 모든 것을 조율한다.#vllm#scheduler#engine core#inference loop2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] AsyncLLM: 비동기 엔진의 최상위 객체vLLM v1의 AsyncLLM 클래스가 어떻게 비동기 요청 처리, 멀티프로세스 EngineCore 통신, 스트리밍 출력을 조율하는지 코드 레벨에서 분석한다.#vllm#async#inference engine#LLM serving2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Expert Parallelism & EPLB: 전문가 병렬화와 부하 균형vLLM의 Expert Parallelism 구현과 EPLB(Expert Parallelism Load Balancer)의 동적 전문가 재배치 메커니즘을 코드와 함께 분석한다.#vllm#expert-parallelism#load-balancing#deepseek#moe2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Disaggregated Prefill/Decode: 분리된 서빙vLLM의 KV Connector 아키텍처를 통해 Prefill과 Decode를 별도 노드에서 실행하는 Disaggregated Serving의 구현 구조를 분석한다.#vllm#disaggregated-serving#kv-transfer#distributed-inference2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Automatic Prefix Caching: 접두사 캐싱vLLM의 KVCacheManager가 해시 기반으로 프롬프트 접두사를 자동 캐싱하여 중복 연산을 제거하는 메커니즘을 코드와 함께 분석한다.#vllm#kv-cache#prefix-caching#scheduling2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[vLLM] Structured Output: JSON/regex/문법 제약 생성vLLM이 xgrammar, outlines 등의 백엔드를 활용하여 LLM 출력을 JSON 스키마, 정규식, 문법 규칙으로 제약하는 구조를 분석한다.#vllm#structured-output#json-schema#constrained-decoding2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중