집AMD, 대규모 모델 추론을 가속화하기 위한 vLLM-ATOM 플러그인 출시
최근 AMD는 ‘vLLM-ATOM’이라는 새로운 플러그인을 공식적으로 공개했습니다. 이 플러그인의 핵심 목표는 기존 워크플로우를 변경하지 않고도 하드웨어의 잠재력을 더욱 극대화하여, DeepSeek-R1, Kimi-K2, gpt-oss-120B와 같은 주류 대규모 언어 모델의 추론 속도를 획기적으로 향상시키는 것입니다.
개발자에게 vLLM은 높은 동시성 환경에서 처리량과 GPU 메모리 사용량을 최적화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 기존의 단일 요청 기반 도구와 달리, 이 프레임워크는 요청 스케줄링과 캐시 관리에 중점을 둡니다. AMD의 새로운 ATOM 플러그인은 Instinct GPU를 위해 특별히 구축된 심도 있게 맞춤화된 솔루션입니다. 이 솔루션의 두드러진 특징은 “원활한 마이그레이션”입니다. 기업 사용자는 기존 API 인터페이스, 명령어 또는 엔드투엔드 워크플로우를 수정할 필요가 없으며, 플러그인이 백그라운드에서 기본 성능 최적화를 자동으로 처리합니다.
기술적 아키텍처 관점에서 볼 때, vLLM-ATOM은 정교한 3계층 설계를 채택하고 있습니다. 최상위 계층은 vLLM의 요청 스케줄링 및 호환성 인터페이스를 유지합니다. 중간 계층인 ATOM 플러그인은 모델 구현과 커널 최적화를 관리합니다. 최하위 계층인 AITER는 GPU 하드웨어에 직접 연결되어 Flash Attention, 양자화된 GEMM, 융합 MoE와 같은 핵심 가속 기능을 제공합니다.
이 플러그인은 주로 Instinct MI350, MI400, MI355X와 같은 고성능 GPU 컴퓨팅 카드를 대상으로 합니다. 지원 목록에는 Qwen3, GLM, DeepSeek과 같은 플래그십 모델이 포함되어 있으며, MoE(Mixture of Experts), 밀집 모델, 비전-언어 모델(VLM)을 포함한 다양한 아키텍처를 완벽하게 지원합니다.
업계 분석가들은 이 솔루션의 핵심 가치가 고성능 컴퓨팅의 도입 장벽을 대폭 낮추는 데 있다고 지적합니다. 이러한 학습 곡선이 전혀 필요 없는 원활한 마이그레이션 방식을 통해 기업은 AI 서비스를 AMD 하드웨어 백엔드로 보다 쉽게 이전할 수 있으며, 추론 효율성을 유지하면서 대규모 모델 온라인 서비스의 안정성과 응답 속도를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
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의견 (1)
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![StephenGreen]()
AMDのvLLM-ATOMプラグイン、DeepSeek-R1の推論速度を大幅に向上させるらしい。既存のワークフローを変えずにハードウェアの潜在能力を引き出すってのは嬉しい限りだ。GPUの性能を最大限に活かせるなら、ローカルでLLMを動かす際の待ち時間も減るはず。競合他社との差が開くか注目！🚀 #AMD #LLM
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