생성형AI3 LLM은 학습보다 ‘서빙’이 어렵다 — KV Cache와 Prefill·Decode 자원 관리 LLM은 학습보다 ‘서빙’이 어렵다 — KV Cache와 Prefill·Decode 자원 관리LLM을 서비스에 올리면 모델 정확도만큼 중요한 것이 응답 속도와 동시 처리량입니다. 같은 GPU에서도 메모리를 어떻게 관리하고 요청을 어떻게 스케줄링하느냐에 따라 서비스 품질이 크게 달라집니다.LLM 추론은 두 단계로 나뉜다사용자 입력을 한꺼번에 처리하는 Prefill 단계는 계산량이 크고 병렬성이 높습니다. 이후 토큰을 하나씩 생성하는 Decode 단계는 반복적으로 KV Cache를 읽으며 진행됩니다. 두 단계의 자원 사용 특성이 다르기 때문에 같은 방식으로 스케줄링하면 비효율이 발생합니다.KV Cache가 메모리를 먹는다LLM은 이전 토큰의 Attention 계산 결과를 KV Cache로 저장해 같은 계산을.. 2026. 9. 16. 상용 LLM과 로컬 LLM, 무엇을 써야 할까 — 정답은 ‘라우팅’이다 상용 LLM과 로컬 LLM, 무엇을 써야 할까 — 정답은 ‘라우팅’이다기업이 생성형 AI를 도입할 때 흔히 ‘상용 LLM이냐, 로컬 LLM이냐’를 선택 문제로 생각합니다. 그러나 실제 운영에서는 두 방식이 경쟁 관계라기보다 역할 분담 관계에 가깝습니다.상용 LLM의 강점상용 LLM은 최신 모델 성능, 운영 편의성, 멀티모달 기능, 도구 연동 생태계에서 강합니다. 별도의 GPU 클러스터를 구축하지 않고도 고성능 추론과 문서 처리, 코드 보조 기능을 빠르게 사용할 수 있습니다.로컬 LLM의 강점사내 또는 전용 인프라에서 운영하는 로컬 LLM은 데이터 통제와 정책 반영이 쉽습니다. 내부 문서 검색, 설계 자료 분석, 제조 로그 처리처럼 외부 전송이 부담스러운 작업에서는 로컬 모델의 가치가 커집니다. 로컬이라는.. 2026. 9. 16. AI 시대, 왜 다시 HPC인가 — GPU만 빠르면 되는 시대는 끝났다 AI 시대, 왜 다시 HPC인가 — GPU만 빠르면 되는 시대는 끝났다생성형 AI와 초거대 모델의 확산은 HPC의 의미를 바꾸고 있습니다. 예전의 HPC가 ‘어려운 계산을 빨리 끝내는 슈퍼컴퓨터’에 가까웠다면, 이제는 GPU·네트워크·스토리지·메모리·운영 소프트웨어가 하나의 시스템처럼 맞물려 움직이는 AI 인프라에 가깝습니다.HPC의 역할이 바뀌고 있다대규모 언어모델과 과학 AI는 단순한 연산량만 요구하지 않습니다. 방대한 학습 데이터를 안정적으로 공급해야 하고, 수천 개 GPU 사이의 통신을 조정해야 하며, 모델 파라미터와 KV Cache를 메모리에 효율적으로 배치해야 합니다. 여기에 장애 대응과 보안, 데이터 주권까지 포함되면서 HPC는 ‘계산 장비’가 아니라 ‘AI 운영 기반’으로 진화하고 있습니다.. 2026. 9. 16. 이전 1 다음