vLLM에서 Kimi K3를 효율적으로 서빙하는 방법과 주요 최적화 기술

vLLM의 Kimi K3 Day-0 지원과 핵심 기술

최근 공개된 Kimi K3는 2.8조(Trillion) 파라미터 규모의 오픈 웨이트 MoE(Mixture of Experts) 모델로, 최대 100만 토큰(Context Window)을 지원하는 대규모 멀티모달 AI 모델입니다. 이러한 초대형 모델을 실제 서비스 환경에서 효율적으로 운영하기 위해서는 모델 자체의 성능뿐 아니라 추론 엔진의 최적화 기술이 매우 중요합니다.

이번 글에서는 vLLM이 Kimi K3를 어떻게 지원하는지와 함께, 대규모 AI 서비스를 위한 핵심 최적화 기술 및 성능 향상 요소를 정리합니다.

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Kimi K3란 무엇인가

Kimi K3는 기존 Transformer 구조를 확장한 초대형 MoE 모델입니다.

주요 특징은 다음과 같습니다.

• 2.8조 파라미터 기반 MoE 구조
• 토큰당 896개 Expert 중 16개만 활성화
• 최대 100만 토큰 Context 지원
• Native Vision 지원
• Kimi Delta Attention(KDA)
• Attention Residuals(AttnRes)
• MXFP4(4-bit) 가중치 지원

이러한 구조는 매우 긴 문맥을 처리하면서도 계산 비용을 줄일 수 있도록 설계되었습니다.

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vLLM이 Kimi K3를 지원하는 방식

Kimi K3는 일반적인 Transformer와 다른 구조를 가지고 있기 때문에 추론 엔진 역시 이에 맞는 최적화가 필요합니다.

vLLM은 다음과 같은 기능을 제공하여 Kimi K3를 효율적으로 서비스합니다.

Hybrid KV Cache 관리

Kimi K3는

• Full Attention Layer
• KDA(Recurrent State)

두 가지 메모리 구조를 동시에 사용합니다.

vLLM은 Hybrid KV Cache Manager를 통해 두 메모리를 하나의 스케줄러에서 관리하여 긴 Context에서도 효율적인 캐시 활용이 가능하도록 구현했습니다.

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Prefix Caching 지원

기존 Prefix Cache는 Transformer 기반 KV Cache를 중심으로 동작하지만, Kimi K3는 Recurrent State를 함께 사용하기 때문에 캐시 관리가 더욱 복잡합니다.

vLLM은 Hybrid Prefix Caching 구조를 새롭게 설계하여

• Full Attention KV Cache
• KDA State

를 함께 재사용할 수 있도록 지원합니다.

이를 통해 긴 Prompt를 반복 사용하는 환경에서 추론 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

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Speculative Decoding(DSpark)

응답 속도를 높이기 위해 vLLM은 DSpark 기반 Speculative Decoding을 제공합니다.

DSpark는

• 여러 토큰을 미리 생성
• 실제 모델이 한 번에 검증

하는 방식으로 동작합니다.

벤치마크 결과

• 일반 추론 : 약 118 tok/s
• DSpark 적용 : 최대 370 tok/s

약 3.14배의 성능 향상을 제공합니다.

특히 코드 생성이나 추론 작업에서는 더욱 높은 효율을 보여줍니다.

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대규모 서비스 환경을 위한 최적화

vLLM은 단순히 모델을 실행하는 수준을 넘어 실제 서비스 환경에서 필요한 다양한 최적화 기능을 제공합니다.

대표적으로

• Prefill / Decode 분리(PD Disaggregation)
• Sequence Parallelism
• Expert Parallelism
• KV Cache Offloading
• Agent 기반 Cache 관리
• Multi-node 환경 지원

등을 통해 대규모 GPU 클러스터에서도 높은 처리량과 안정적인 서비스를 지원합니다.

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성능 최적화를 위한 주요 기술

Kimi K3 지원을 위해 vLLM에는 다양한 커널 최적화가 적용되었습니다.

대표적인 기술은 다음과 같습니다.

• FlashKDA 기반 KDA Prefill
• Fused CUDA Kernel
• Triton Kernel 최적화
• Low-latency BF16 GEMM
• LatentMoE Tail Fusion
• KDA Metadata Builder 최적화

특히 Metadata Builder 최적화를 통해 Metadata 생성 시간이 약 96% 감소하였으며, 전체 DSpark 지연 시간도 약 6% 개선되었습니다.

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실제 배포 시 고려해야 할 사항

Kimi K3를 운영할 때는 몇 가지 설정을 권장합니다.

• Prefix Caching은 기본 비활성화되어 있으므로 --enable-prefix-caching 옵션을 명시적으로 활성화
• Tool Calling은 실제 서비스 환경에서 충분한 검증 필요
• GPU 환경에 맞는 All-to-All Backend 선택
• DEP 환경에서는 deep_gemm_mega_moe 사용 권장
• Rust Frontend 활성화
• Vision Encoder 병렬화 설정 활용

이러한 설정을 적용하면 보다 안정적인 서비스 운영이 가능합니다.

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Kimi K3는 초대형 MoE 구조와 100만 토큰 Context를 지원하는 최신 오픈 웨이트 AI 모델입니다. 이러한 모델을 실제 서비스에 활용하기 위해서는 단순한 GPU 자원뿐 아니라 추론 엔진의 최적화 기술이 매우 중요합니다.

vLLM은 Hybrid KV Cache, Prefix Caching, Speculative Decoding, Sequence Parallelism, Expert Parallelism 등 다양한 최적화 기술을 통해 Kimi K3를 효율적으로 서비스할 수 있도록 지원합니다. 또한 실제 운영 환경에서 필요한 대규모 배포 기능과 성능 최적화 기능을 함께 제공하여 초대형 AI 모델을 보다 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있는 기반을 제공합니다.

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https://vllm.ai/blog/2026-07-27-k3

Kimi K3 Is Here: Efficient Day-0 Support on vLLM