Token Throughput
Token Throughput
Token Throughput(Token Throughput)은 LLM 추론 최적화에서 중요한 개념입니다. 요청이 들어온 뒤 GPU 메모리·연산·스케줄링이 Token 생성 속도와 비용으로 이어지는 흐름 안에서 이 개념이 시스템의 어느 지점에 위치하고 어떤 지표·통제·운영 결과에 영향을 주는지 연결해 이해합니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
Token Throughput을 용어로만 외우면 실제 시스템의 병목이나 위험을 설명하기 어렵습니다. 메모리와 처리량, 지연시간 사이의 트레이드오프 관점에서 입력 → 처리 → 관측 결과를 추적할 수 있어야 설계와 장애 분석에 활용할 수 있습니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
LLM ServingProduction AIArchitecture DesignTroubleshooting
23.04 CONCEPT VIEW
Token Throughput
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
PREFILL512 prompt tokens
DECODE
t1t2t3t4t5t6t7t8t9t10t11t12
KV CACHE ONK/V를 재사용해 이전 Token 재계산을 줄임
LLM INFERENCE WORKBENCH
WEIGHTS* 14.0 GBKV CACHE* 1.13 GBTTFT* 230 msTOKENS/S* 69
* 교육용 상대 모델입니다. 실제 메모리·속도는 아키텍처, GPU, KV dtype, hidden size, scheduler에 따라 달라집니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABINFERENCE PERFORMANCE
CURRENT STAGE1 / 6 · Tokens
Token Throughput
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Token Throughput
✓Token Throughput
✓입력 → 처리 → 결과
✓Trade-off / Failure Mode
✓관측·검증 포인트
이해 확인 질문
Q1Token Throughput은 전체 LLM 추론 최적화 흐름의 어디에 위치하는가?
Q2Token Throughput을 변경하거나 실패했을 때 가장 먼저 달라지는 지표·위험은 무엇인가?
Q3운영 환경에서 Token Throughput을 검증하려면 무엇을 관측해야 하는가?
CATEGORY
LLM PERFORMANCE & INFERENCELLM Serving의 메모리·속도·비용을 결정하는 주요 요소를 이해합니다.
CURRENT PATH
23.04 Token Throughput이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.